På grund av betydande framsteg i cancerbehandlingar och behandling i överlevnadsstudier som involverar tid till återfall (eller död), behöver vi ofta överlevnadsmodeller med botad fraktion för att redogöra för de personer som åtnjuter långvarig överlevnad. Vår artikel presenterar en ny proportionell odds överlevnad modeller med en botad fraktion med hjälp av en särskild hierarkisk struktur av de latenta faktorer aktivera botemedlet. Denna nya modell har samma viktiga skillnader med klassiska proportionella odds överlevnadsmodeller och befintliga kur-rate överlevnadsmodeller. Vi demonstrerar implementeringen av Bayesian data analys med hjälp av vår modell med data från SEER (Surveillance Epidemiology and End Results) databas av National Cancer Institute. Speciellt inriktad på överlevnadsdata med botad fraktion presenterar vi en ny Bayes-metod för modelljämförelser och bedömningar, och demonstrerar vårt nya verktygs överlägsna prestanda och fördelar jämfört med konkurrerande verktyg.
Gu (2011) föreslog en ny proportionell odds överlevnad modell med en botad fraktion med hjälp av en hierarkisk struktur av latenta faktorer aktivera botar REF.
Analysis of Cure Rate Survival Data Under Proportional Odds Model
{'venue': 'Lifetime data analysis', 'journal': 'Lifetime data analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}