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Revista Colombiana de Estadística
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Modeling data with semicompeting risks: An application to chronic kidney disease in Colombia / María Isabel Múnera Jaramillo
Título : Modeling data with semicompeting risks: An application to chronic kidney disease in Colombia Otros títulos : Modelo para datos con riesgos semi competitivos: Una aplicación a insuficiencia renal crónica en Colombia Tipo de documento : documento electrónico Autores : María Isabel Múnera Jaramillo, Fecha de publicación : 2019 Títulos uniformes : Revista Colombiana de Estadística Idioma : Inglés (eng) Palabras clave : Archimedean Copula Frailty model Semicompeting risks Survival Resumen : In this paper, the structure of semicompeting risks data, dened by Fine, Jiang & Chappell (2001), is studied. Two events are of interest: a nonterminal and a terminal event, the last one, can censor the non-terminal event, but not vice versa. Due to the possible dependence between the times until the occurrence of such events, two approaches are evaluated: modelling the bivariate survival function through Archimedean copulas and a shared frailty model. A simulation is conducted to examine its performance and both approaches are applied to a real data set of patients with chronic kidney disease (CKD). Mención de responsabilidad : Elizabeth González Patiño, Gisela Tunes, Maria Isabel Munera DOI (Digital Object Identifier) : 10.15446/rce.v42n1.68572 Derechos de uso : CC BY En línea : https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/68572 Enlace permanente : https://hospitalpablotobon.cloudbiteca.com/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=4291 Modeling data with semicompeting risks: An application to chronic kidney disease in Colombia = Modelo para datos con riesgos semi competitivos: Una aplicación a insuficiencia renal crónica en Colombia [documento electrónico] / María Isabel Múnera Jaramillo, . - 2019.
Obra : Revista Colombiana de Estadística
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave : Archimedean Copula Frailty model Semicompeting risks Survival Resumen : In this paper, the structure of semicompeting risks data, dened by Fine, Jiang & Chappell (2001), is studied. Two events are of interest: a nonterminal and a terminal event, the last one, can censor the non-terminal event, but not vice versa. Due to the possible dependence between the times until the occurrence of such events, two approaches are evaluated: modelling the bivariate survival function through Archimedean copulas and a shared frailty model. A simulation is conducted to examine its performance and both approaches are applied to a real data set of patients with chronic kidney disease (CKD). Mención de responsabilidad : Elizabeth González Patiño, Gisela Tunes, Maria Isabel Munera DOI (Digital Object Identifier) : 10.15446/rce.v42n1.68572 Derechos de uso : CC BY En línea : https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/68572 Enlace permanente : https://hospitalpablotobon.cloudbiteca.com/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=4291 Reserva
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