Zobrazeno 1 - 10
of 100
pro vyhledávání: '"Lorenzi, Elizabeth"'
Autor:
Godoy, Lucas C., Neal, Matthew D., Goligher, Ewan C., Cushman, Mary, Houston, Brett L., Bradbury, Charlotte A., McQuilten, Zoe K., Tritschler, Tobias, Kahn, Susan R., Berry, Lindsay R., Lorenzi, Elizabeth, Jensen, Tom, Higgins, Alisa M., Kornblith, Lucy Z., Berger, Jeffrey S., Gong, Michelle N., Paul, Jonathan D., Castellucci, Lana A., Le Gal, Grégoire, Lother, Sylvain A., Rosenson, Robert S., Derde, Lennie P.G., Kumar, Anand, McVerry, Bryan J., Nicolau, Jose C., Leifer, Eric, Escobedo, Jorge, Huang, David T., Reynolds, Harmony R., Carrier, Marc, Kim, Keri S., Hunt, Beverley J., Slutsky, Arthur S., Turgeon, Alexis F., Webb, Steven A., McArthur, Colin J., Farkouh, Michael E., Hochman, Judith S., Zarychanski, Ryan, Lawler, Patrick R.
Publikováno v:
In JACC: Advances March 2024 3(3)
Autor:
Yang, Siyun, Lorenzi, Elizabeth, Papadogeorgou, Georgia, Wojdyla, Daniel M., Li, Fan, Thomas, Laine E.
A common goal in comparative effectiveness research is to estimate treatment effects on pre-specified subpopulations of patients. Though widely used in medical research, causal inference methods for such subgroup analysis remain underdeveloped, parti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.02121
Autor:
Berry, Lindsay R.1 (AUTHOR) lindsayrberry@gmail.com, Lorenzi, Elizabeth1 (AUTHOR), Berry, Nicholas S.1 (AUTHOR), Crawford, Amy M.1 (AUTHOR), Jacko, Peter2,3 (AUTHOR), Viele, Kert1,4 (AUTHOR)
Publikováno v:
Statistics in Biopharmaceutical Research. Dec2023, p1-14. 14p. 6 Illustrations, 2 Charts.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We develop a hierarchical infinite latent factor model (HIFM) to appropriately account for the covariance structure across subpopulations in data. We propose a novel Hierarchical Dirichlet Process shrinkage prior on the loadings matrix that flexibly
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1807.09237
We aim to create a framework for transfer learning using latent factor models to learn the dependence structure between a larger source dataset and a target dataset. The methodology is motivated by our goal of building a risk-assessment model for sur
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1612.00555
We develop a novel algorithm, Predictive Hierarchical Clustering (PHC), for agglomerative hierarchical clustering of current procedural terminology (CPT) codes. Our predictive hierarchical clustering aims to cluster subgroups, not individual observat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1604.07031
Publikováno v:
The Annals of Applied Statistics, 2019 Dec 01. 13(4), 2637-2661.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26866737
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.