Zobrazeno 1 - 10
of 6 796
pro vyhledávání: '"Survival data analysis"'
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.
Autor:
Árpád Kovács, Krisztina Trási, Márton Barabás, Kristóf Gál, Emese Csiki, Dávid Sipos, Judit Papp, Mihály Simon
Publikováno v:
Pathology and Oncology Research, Vol 30 (2024)
Aim: This single institute prospective study aimed to evaluate the feasibility of LINAC-based stereotactic body radiotherapy (SBRT) in treating patients with early-stage non-small cell lung cancer (NSLSC). We focused on the survival data with the loc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a14491670910482d88b757e99fbba24f
In this paper, we consider a novel framework of positive-unlabeled data in which as positive data survival times are observed for subjects who have events during the observation time as positive data and as unlabeled data censoring times are observed
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.13161
Autor:
Tarkhan, Aliasghar, Simon, Noah
In many biomedical applications, outcome is measured as a ``time-to-event'' (eg. disease progression or death). To assess the connection between features of a patient and this outcome, it is common to assume a proportional hazards model, and fit a pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.00116
Publikováno v:
In Construction and Building Materials 1 November 2021 306
Autor:
Ramasamy, Ramachandran1 (AUTHOR) amsechan@gmail.com, Kaliannan, Maniam2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Statistical Journal of the IAOS. 2021, Vol. 37 Issue 4, p1063-1078. 16p.
Publikováno v:
BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol 22, Iss 1, Pp 1-15 (2022)
Abstract Background Censorship is the primary challenge in survival modeling, especially in human health studies. The classical methods have been limited by applications like Kaplan–Meier or restricted assumptions like the Cox regression model. On
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b408d29dc5d24b449243e3f0261eadb4