Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Accelerated hazard model"'
Publikováno v:
BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol 24, Iss 1, Pp 1-13 (2024)
Abstract Breast cancer is the most common cancer in women. Previous studies have investigated estimating and predicting the proportional hazard rates and survival in breast cancer. This study deals with predicting accelerated hazards (AH) rate based
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/997c61611e364a7882a314570c71050f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Mathematical and Computational Applications, Vol 27, Iss 6, p 104 (2022)
This study aims to propose a flexible, fully parametric hazard-based regression model for censored time-to-event data with crossing survival curves. We call it the accelerated hazard (AH) model. The AH model can be written with or without a baseline
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/968dfc4e525747b28a875729d9bc8418
Autor:
Abdisalam Hassan Muse, Samuel Mwalili, Oscar Ngesa, Christophe Chesneau, Afrah Al-Bossly, Mahmoud El-Morshedy
Publikováno v:
Mathematics, Vol 10, Iss 20, p 3813 (2022)
In this study, we consider a general, flexible, parametric hazard-based regression model for censored lifetime data with covariates and term it the “general hazard (GH)” regression model. Some well-known models, such as the accelerated failure ti
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/23811ad8910f4ebca1c1c56ea3486f8a
Autor:
Abdisalam Hassan Muse, Samuel Mwalili, Oscar Ngesa, Christophe Chesneau, Huda M. Alshanbari, Abdal-Aziz H. El-Bagoury
Publikováno v:
Axioms; Volume 11; Issue 11; Pages: 606
The purpose of this study is to propose a novel, general, tractable, fully parametric class for hazard-based and odds-based models of survival regression for the analysis of censored lifetime data, named as the “Amoud class (AM)” of models. This
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7f73dc191999791b1016b330d64daf42
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.