Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Heterogenita v baselinu a efektu ošetření mezi centry pro časy přežití při použití AFT modelu s náhodnými efekty a flexibilním chybovým rozdělením

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F07%3A00005649" target="_blank" >RIV/00216208:11320/07:00005649 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Baseline and treatment effect heterogeneity for survival times between centers using a random effects accelerated failure time model with flexible error distribution

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Nowadays, most clinical trials are conducted in different centers and even in different countries. In most multi-center studies, the primary analysis assumes that the treatment effect is constant over centers. However, it is also recommended to perform an exploratory analysis to highlight possible center by treatment interaction, especially when several countries are involved. We propose in this paper an exploratory Bayesian approach to quantify this interaction in the context of survival data. To thisend we used and generalized a random effects accelerated failure time model. The generalization consists in using a penalized Gaussian mixture as an error distribution on top of multivariate random effects that are assumed to follow a normal distribution. For computational convenience, the computations are based on Markov chain Monte Carlo techniques. The proposed method is illustrated on the disease-free survival times of early breast cancer patients collected in the EORTC trial 10854.

  • Název v anglickém jazyce

    Baseline and treatment effect heterogeneity for survival times between centers using a random effects accelerated failure time model with flexible error distribution

  • Popis výsledku anglicky

    Nowadays, most clinical trials are conducted in different centers and even in different countries. In most multi-center studies, the primary analysis assumes that the treatment effect is constant over centers. However, it is also recommended to perform an exploratory analysis to highlight possible center by treatment interaction, especially when several countries are involved. We propose in this paper an exploratory Bayesian approach to quantify this interaction in the context of survival data. To thisend we used and generalized a random effects accelerated failure time model. The generalization consists in using a penalized Gaussian mixture as an error distribution on top of multivariate random effects that are assumed to follow a normal distribution. For computational convenience, the computations are based on Markov chain Monte Carlo techniques. The proposed method is illustrated on the disease-free survival times of early breast cancer patients collected in the EORTC trial 10854.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Statistics in Medicine

  • ISSN

    0277-6715

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    26

  • Číslo periodika v rámci svazku

    30

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    5457-5472

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus