Littérature scientifique sur le sujet « Marginal Structural Cox models »
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Articles de revues sur le sujet "Marginal Structural Cox models"
Ali, R. Ayesha, M. Adnan Ali et Zhe Wei. « On computing standard errors for marginal structural Cox models ». Lifetime Data Analysis 20, no 1 (18 avril 2013) : 106–31. http://dx.doi.org/10.1007/s10985-013-9255-7.
Texte intégralEnders, Dirk, Susanne Engel, Roland Linder et Iris Pigeot. « Robust versus consistent variance estimators in marginal structural Cox models ». Statistics in Medicine 37, no 24 (11 juin 2018) : 3455–70. http://dx.doi.org/10.1002/sim.7823.
Texte intégralXiao, Yongling, Erica E. M. Moodie et Michal Abrahamowicz. « Comparison of Approaches to Weight Truncation for Marginal Structural Cox Models ». Epidemiologic Methods 2, no 1 (8 janvier 2013) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1515/em-2012-0006.
Texte intégralWestreich, D., S. R. Cole, P. C. Tien, J. S. Chmiel, L. Kingsley, M. J. Funk, K. Anastos et L. P. Jacobson. « Time Scale and Adjusted Survival Curves for Marginal Structural Cox Models ». American Journal of Epidemiology 171, no 6 (5 février 2010) : 691–700. http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwp418.
Texte intégralKarim, Mohammad Ehsanul, John Petkau, Paul Gustafson, Robert W. Platt et Helen Tremlett. « Comparison of statistical approaches dealing with time-dependent confounding in drug effectiveness studies ». Statistical Methods in Medical Research 27, no 6 (21 septembre 2016) : 1709–22. http://dx.doi.org/10.1177/0962280216668554.
Texte intégralWestreich, Daniel, Stephen R. Cole, Enrique F. Schisterman et Robert W. Platt. « A simulation study of finite-sample properties of marginal structural Cox proportional hazards models ». Statistics in Medicine 31, no 19 (11 avril 2012) : 2098–109. http://dx.doi.org/10.1002/sim.5317.
Texte intégralBurne, Rebecca M., et Michal Abrahamowicz. « Adjustment for time-dependent unmeasured confounders in marginal structural Cox models using validation sample data ». Statistical Methods in Medical Research 28, no 2 (24 août 2017) : 357–71. http://dx.doi.org/10.1177/0962280217726800.
Texte intégralBruneau, Pierre, Fahim Ashkar et Bernard Bobée. « SMPLNORM : Un modèle simple pour obtenir les probabilités conjointes de deux débits et le niveau qui en dépend ». Canadian Journal of Civil Engineering 21, no 5 (1 octobre 1994) : 883–95. http://dx.doi.org/10.1139/l94-094.
Texte intégralSantacatterina, Michele, Celia García‐Pareja, Rino Bellocco, Anders Sönnerborg, Anna Mia Ekström et Matteo Bottai. « Optimal probability weights for estimating causal effects of time‐varying treatments with marginal structural Cox models ». Statistics in Medicine 38, no 10 (27 décembre 2018) : 1891–902. http://dx.doi.org/10.1002/sim.8080.
Texte intégralMadden, Jamie M., Finbarr P. Leacy, Lina Zgaga et Kathleen Bennett. « Fitting Marginal Structural and G-Estimation Models Under Complex Treatment Patterns : Investigating the Association Between De Novo Vitamin D Supplement Use After Breast Cancer Diagnosis and All-Cause Mortality Using Linked Pharmacy Claim and Registry Data ». American Journal of Epidemiology 189, no 3 (1 novembre 2019) : 224–34. http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwz243.
Texte intégralThèses sur le sujet "Marginal Structural Cox models"
Lusivika, Nzinga Clovis. « Estimation d’effets individuels de traitements pris en combinaison dans les études observationnelles ». Thesis, Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS218.
Texte intégralRandomized controlled trials cannot be implemented in all situations for estimating effects of therapeutic strategies. Observational studies would then constitute an alternative for evaluating treatment effects. We have a specified interest in four types of methodological difficulties for such studies: 1) confounding by indication ; 2) presence of time-dependent confounding ; 3) The relationship between a given time-dependent treatment and its effect may vary over time ; 4) In real life, patients often receive multiple treatments, sequentially or simultaneously. In this context, the evaluation of individual effects of treatment is a methodological challenge. The overall objective of this thesis was to propose a methodological framework in which these methodological difficulties are accommodated, allowing the individual effects of treatments to be correctly estimated within the context of multi-treatments in an observational study. We evaluated the performance of the marginal structural Cox model when estimating the individual and joint effects of two treatments and showed that it performed well in the presence of three different scenarios of time-dependent confounding. We also showed the importance of estimating the interaction term when exploring the treatment effect from combination therapy. We compared the performance of weighted cumulative exposure marginal structural Cox model with that of a conventional TD WCE Cox model for estimating time-varying effects of treatments without bias in the presence of TD confounding. Our results showed that the WCE Cox MSM performed better and can be applied to real data whatever the strength of time dependent confounding
Xiao, Yongling. « Flexible marginal structural models for survival analysis ». Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=107571.
Texte intégralDans les études longitudinales, aussi bien les covariables que les traitements peuvent varier au cours de la période de suivi. Les modèles de Cox à effets proportionnels avec variables dépendantes du temps peuvent être utilisés pour modéliser l'effet de traitement variant au cours du temps. Cependant, deux défis apparaissent pour ce type de modélisation. Tout d'abord, une modélisation précise des effets des traitements dépendants du temps sur le risque nécessite de résoudre l'incertitude quant à l'importance étiologique des traitements pris a différentes périodes de temps. Ensuite, un second défi se pose dans le cas de la présence d'une variable de confusion qui dépend du temps et qui est également un médiateur de l'effet du traitement sur le risque. Deux différentes méthodologies ont récemment été suggérées pour répondre, séparément, à chacun de ces deux défis, respectivement l'exposition cumulée pondérée et les modèles structuraux marginaux (MSM). Dans cette thèse, j'ai proposé la combinaison de ces méthodologies de façon à répondre aux deux défis simultanément, étant donné qu'ils peuvent tous les deux fréquemment se poser en même temps dans des études longitudinales. Dans le premier article, j'ai proposé et validé une nouvelle approche pour mettre en œuvre le Cox MSM avec la pondération par l'inverse de probabilité de traitement (PIPT) directement à partir d'un modèle de Cox a effets proportionnels pondéré et avec variables dépendantes du temps plutôt que par une approximation par régression logistique sur données agrégées. Les simulations montrent que l'estimateur PIPT donne des estimations consistantes de l'effet causal du traitement alors qu'il serait associé à une grande variabilité dans les estimations, à cause d'inverses de probabilités de traitement extrêmement élevés. La simple troncature de poids a été proposée et couramment utilisée dans la pratique comme une autre solution pour réduire la grande variabilité des estimateurs PIPT. Cependant, les niveaux de troncature sont généralement choisis en fonction de critères ad hoc, qui n'ont pas été systématiquement évalués. Ainsi, dans le deuxième article, j'ai proposé une approche systématique adaptative aux données systématique pour sélectionner le niveau de troncature optimal qui minimise l'erreur quadratique moyenne des estimations PIPT. Dans le troisième article, j'ai proposé un nouveau modèle flexible afin d'estimer l'effet cumulatif de traitements qui varient dans le temps en présence de facteurs de confusion/médiateurs dépendant du temps. Le modèle intègre la modélisation de l'exposition cumulative pondérée dans un Cox MSM. Plus précisément, l'exposition cumulée pondérée a été utilisée pour résumer l'histoire du traitement, qui a été définie comme la somme pondérée des traitements antérieurs. La fonction qui assigne des poids différents aux traitements reçus à différents moments a été modélisée avec des régressions par B-splines cubiques, en utilisant différentes covariables dépendantes du temps artificielles. Les poids IPT stabilisés pour chaque personne à chaque visite ont été calculés afin de tenir compte des variables de confusion et des médiateurs qui dépendent du temps. Le modèle structurel marginal de Cox à effets proportionnel et avec des covariables dépendantes du temps pondéré, qui utilise des poids stabilisés pondérés, a été ajusté pour estimer l'effet cumulatif causal total des traitements sur le risque. Les simulations montrent que le nouveau modèle proposé permet d'estimer l'effet cumulatif causal total, c'est à dire qu'il permet de capturer à la fois les effets direct et indirect.Dans le dernier article, j'ai appliqué le modèle structural marginal avec exposition cumulée pondérée à une étude de cohorte suisse sur le VIH afin de réévaluer si l'exposition cumulée à la thérapie abacavir augmentait le risque potentiel d'événements cardiovasculaires, tels que l'infarctus du myocarde ou le décès lié a un événement cardiovasculaire.
Havercroft, William G. « Exploration of marginal structural models for survival outcomes ». Thesis, University of Bristol, 2014. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.684750.
Texte intégralYang, Shibing. « Application of Marginal Structural Models in Pharmacoepidemiologic Studies ». VCU Scholars Compass, 2014. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/3471.
Texte intégralMojaverian, Nassim. « Effects of sparse follow-up on marginal structural models for time-to-event data ». Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=110690.
Texte intégralContexte : Le temps de survie est un paramètre d'intérêt commun qui peut être évalué en faisant appel aux modèles à risques proportionnels de Cox lorsqu'il mesuré en continu. Un autre moyen d'estimer des risques relatifs est de diviser le temps en intervalles égaux et d'assigner une valeur de 0 ou de 1 à chaque intervalle selon que l'individu y est vivant ou non. Dans cette approximation à temps discret, on doit avoir recours à une régression logistique regroupée plutôt qu'à un modèle de Cox pour obtenir une estimation sans biais du temps de survie sous l'hypothèse que le taux de décès par intervalle est bas. Cette hypothèse est raisonnable lorsque les intervalles sont suffisamment courts pour éviter les événements multiples mais ce faisant, des problèmes de valeurs manquantes ou autres peuvent subvenir car les visites effectives ont lieu moins fréquemment dans un contexte de survie et la possibilité que des valeurs soient manquantes est bien réelle.Objectif : Nous examinons l'effet de deux méthodes d'imputation de valeurs manquantes, à savoir la reconduction de la dernière observation (RDO) et l'imputation multiple (IM), de même que la technique d'études des cas disponibles. Nous comparons ces trois approches en prenant comme point de référence l'analyse des cas complets.Méthodes : La régression logistique regroupée pondérée est utilisée afin d'estimer l'effet de traitement causal marginal. Des données complètes ont été générées au moyen de l'algorithme de Young afin d'obtenir des informations mensuelles au sujet de tous les individus ; des observations ont ensuite été sélectionnées à partir des données complètes en supposant que des visites de suivi aient lieu tous les trois ou six mois. Ainsi, en vue d'analyser les données observées sur une base mensuelle, on a effectué la reconduction de la dernière observation (RDO) et l'imputation multiple (IM) pour remplacer les données manquantes et comparer les résultats à ceux d'une analyse de données entièrement observables. On a également effectué une analyse des données observées avant imputation. On a ensuite appliqué ces techniques à la cohorte de co-infection canadienne afin d'évaluer l'impact de la consommation d'alcool sur la fibrose du foie. Résultats: Dans la plupart des simulations, les estimations fondées sur l'imputation multiple se sont avérées moins biaisées et moins variables que les autres, surpassant même celles fondées sur l'observation de données complètes. En présence d'effets confondants, les estimations fondées sur l'imputation multiple ont présenté un biais accru mais ont été moins variables que celles fondées sur les données entièrement observables.Conclusion : L'imputation multiple est supérieure à la reconduction de la dernière observation et à l'analyse des données brutes lorsque des modèles structuraux marginaux sont utilisés pour ajuster l'exposition temporelle et les variables dans un contexte d'analyses de survie où les données sont mesurées à basse fréquence ou incomplètes.
Pang, Menglan. « A study of non-collapsibility of the odds ratio via marginal structural and logistic regression models ». Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=110697.
Texte intégralContexte : Il a été observé en épidémiologie et en biostatistique que lorsque le "odds ratio" (OR) est utilisé pour mesurer l'effet causal d'un traitement ou d'une exposition, il y a une différence entre l'OR marginal et l'OR conditionnel et ce, même s'il y a absence de biais de confusion. Ceci est décrit comme le non-collapsibilité de l'OR. Il est parfois incorrectement décrit comme un biais dans l'effet estimé du traitement à partir d'un modèle de régression logistique, si une covariante importante est exclue.Objectifs : Distinguer le biais provenant du biais de confusion du non-collapsibilité et mesurer l'effet du non-collapsibilité sur l'OR dans plusieurs scénarios.Méthode : On a utilisé des modèles structuraux marginaux et la régression logistique ajustée pour mesurer l'effet du non-collapsibilité dans une étude d'exposition par points. Cette approche peut être utilisée pour vérifier les conditions de l'absence de non-collapsibilité et pour examiner le phénomène de biais de confusion sans non-collapsibilité. Une approche graphique est employée pour démontrer la relation entre le non-collapsibilité et le risque de base ou la probabilité du résultat marginal; ceci révèle le comportement de non-collapsibilité avec une étendue d'effets d'exposition et de covariance différents. De manière à explorer l'effet de non-collapsibilité de l'OR en présence de biais de confusion variant en fonction du temps, une étude d'observation de cohorte a été simulée.Résultats et Conclusion : La différence entre les effets conditionnels et bruts peut être décomposée dans la somme de l'effet de non-collapsibilité et du biais de confusion. Nous suggérons une formule générale pour exprimer l'effet du non-collapsibilité dans plusieurs scénarios différents. Notre approche analytique expose des résultats similaires à d'autres étant trouvés avec des formules présentes dans la littérature. Plusieurs observations intéressantes sur le non-collapsibilité peuvent être faites à partir de différents scénarios, avec ou sans biais de confusion, en utilisant notre approche graphique. De manière surprenante, l'effet d'une covariable joue un plus grand rôle dans le non-collapsibilité que l'effet de l'exposition. En présence de biais de confusion reliée au temps, l'effet du non-collapsibilité est comparable à l'effet de l'étude d'exposition par point.
Ewings, F. M. « Practical and theoretical considerations of the application of marginal structural models to estimate causal effects of treatment in HIV infection ». Thesis, University College London (University of London), 2012. http://discovery.ucl.ac.uk/1346448/.
Texte intégralOba, Koji. « How to use marginal structural models in randomized trials to estimate the natural direct and indirect effects of therapies mediated by causal intermediates ». 京都大学 (Kyoto University), 2011. http://hdl.handle.net/2433/152045.
Texte intégralFORNARI, CARLA. « Metodi statistici per la valutazione di costo-efficacia in HTA ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2012. http://hdl.handle.net/10281/28475.
Texte intégralFarmer, R. E. « Application of marginal structural models with inverse probability of treatment weighting in electronic health records to investigate the benefits and risks of first line type II diabetes treatments ». Thesis, London School of Hygiene and Tropical Medicine (University of London), 2017. http://researchonline.lshtm.ac.uk/4646129/.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Marginal Structural Cox models"
Rosenblum, Michael. « Marginal Structural Models ». Dans Targeted Learning, 145–60. New York, NY : Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9782-1_9.
Texte intégralBergsma, Wicher, Marcel Croon et Jacques A. Hagenaars. « Causal Analyses : Structural Equation Models and (Quasi-)Experimental Designs ». Dans Marginal Models, 155–90. New York, NY : Springer New York, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/b12532_5.
Texte intégralRobins, James M. « Marginal Structural Models versus Structural nested Models as Tools for Causal inference ». Dans Statistical Models in Epidemiology, the Environment, and Clinical Trials, 95–133. New York, NY : Springer New York, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1284-3_2.
Texte intégralPetersen, Maya, Joshua Schwab, Elvin Geng et Mark van der Laan. « Chapter 10 : Evaluation of longitudinal dynamic regimes with and without marginal structural working models ». Dans Adaptive Treatment Strategies in Practice, 157–86. Philadelphia, PA : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2015. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611974188.ch10.
Texte intégralGaudry, Marc, Ulrich Blum et Tran Liem. « Turning Box-Cox including quadratic forms in regression ». Dans Structural Road Accident Models, 335–46. Elsevier, 2000. http://dx.doi.org/10.1016/b978-008043061-4/50016-5.
Texte intégralGaudry, Marc, Ulrich Blum et Tran Liem. « Turning Box-Cox Including Quadratic Forms in Regression ». Dans Structural Road Accident Models, 335–46. Emerald Group Publishing Limited, 2000. http://dx.doi.org/10.1108/9780080518015-014.
Texte intégralMittinty, Murthy N. « Structural Nested Mean Models or History-Adjusted Marginal Structural Models for Time-Varying Effect Modification : An Application to Dental Data ». Dans Handbook of Statistics, 249–73. Elsevier, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/bs.host.2017.08.009.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Marginal Structural Cox models"
Diouf, Ibrahima, Charles B. Malpas, Sifat Sharmin, Olga Skibina, Katherine Buzzard, Jeannette Lechner-Scott, Michael Barnett et al. « 006 Comparison of multiple disease modifying therapies in multiple sclerosis with marginal structural models ». Dans ANZAN Annual Scientific Meeting 2021 Abstracts. BMJ Publishing Group Ltd, 2021. http://dx.doi.org/10.1136/bmjno-2021-anzan.6.
Texte intégralDumas, Orianne, Nicole Le Moual, Valérie Siroux, Dick Heederik, Francine Kauffmann et Xavier Basagana. « Marginal Structural Models To Quantify And Control For The Healthy Worker Effect In Asthma : Results From The EGEA Study ». Dans American Thoracic Society 2012 International Conference, May 18-23, 2012 • San Francisco, California. American Thoracic Society, 2012. http://dx.doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2012.185.1_meetingabstracts.a1175.
Texte intégralWordofa, Daniel Hailemichael. « Development of Track Geometry Degradation Model & ; Review of Recovery Models ». Dans 2022 Joint Rail Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/jrc2022-79370.
Texte intégralZhao, Yuliang, Sheng Dong, Zihao Yang et Lance Manuel. « Estimating Design Loads for Floating Structures Using Environmental Contours ». Dans ASME 2020 39th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/omae2020-18453.
Texte intégralSoares, Catarina S., et C. Guedes Soares. « Comparison of Bivariate Models of the Distribution of Significant Wave Height and Peak Wave Period ». Dans ASME 2007 26th International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering. ASMEDC, 2007. http://dx.doi.org/10.1115/omae2007-29740.
Texte intégralGueveneux, Hervé, et Philippe Le Buhan. « Hybrid Riser Tower Design : Evolution, Operational Efficiency and Compliance to Ultra Deep Offshore Challenge ». Dans ASME 2014 33rd International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/omae2014-23882.
Texte intégralKiviluoma, Risto, et Atte Mikkonen. « Equivalent static wind load procedure for skew winds on large bridges ». Dans IABSE Congress, New York, New York 2019 : The Evolving Metropolis. Zurich, Switzerland : International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE), 2019. http://dx.doi.org/10.2749/newyork.2019.2573.
Texte intégralKruse, Benjamin, Clemens Münzer, Stefan Wölkl, Arquimedes Canedo et Kristina Shea. « A Model-Based Functional Modeling and Library Approach for Mechatronic Systems in SysML ». Dans ASME 2012 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2012. http://dx.doi.org/10.1115/detc2012-70378.
Texte intégralWu, Jun, Can Ma, Chunhui Dai, Zhenxing Zhao, Lu Dai et Zhouyang Liu. « Research on Structural Design and Analysis of S-CO2 Turbine Impeller ». Dans 2018 26th International Conference on Nuclear Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/icone26-81267.
Texte intégralVanem, Erik, et Arne Bang Huseby. « Environmental Contours Based on a Direct Sampling Approach and the IFORM Approach : Contribution to a Benchmark Study ». Dans ASME 2020 39th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/omae2020-18041.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Marginal Structural Cox models"
Romero-Chamorro, José Vicente, et Sara Naranjo-Saldarriaga. Weather Shocks and Inflation Expectations in Semi-Structural Models. Banco de la República Colombia, novembre 2022. http://dx.doi.org/10.32468/be.1218.
Texte intégralTanny, Josef, Gabriel Katul, Shabtai Cohen et Meir Teitel. Application of Turbulent Transport Techniques for Quantifying Whole Canopy Evapotranspiration in Large Agricultural Structures : Measurement and Theory. United States Department of Agriculture, janvier 2011. http://dx.doi.org/10.32747/2011.7592121.bard.
Texte intégral