The purpose of this paper is to propose the modified semiparametric estimators for survival function in the Cox's regression model with randomly censored data based on Tsiatis and Breslow estimators, and present their asymptotic variances estimates. The proposed estimators are compared to Tsiatis, Breslow, and Kaplan-Meier estimators through a small-sample Monte Carlo study. The simulation results show that the proposed estimators are preferred for small sample sizes.
임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.
섬유의 방향성이 무질서한 composites에 적용되는 Smith와 Cox의 이론(理論)을 포함한 Paul과 Jones의 혼합이론식(混合理論式)은 유황(硫黃) 화합물(化合物)을 사용하여 제조한 목재섬유 복합재(複合材)에도 일차적(一次的)인 liner regression constant가 주어질 때는 사용할 수가 있음을 보여준다. $E_c=\frac{1}{3}aE_fV_f+bE_mV_m$으로 표시된 이 liner regression from에 math. rom pack을 사용한 Hewlett Packard 75C(HP 75C) computer의 계산 결과는 목재 섬유 복합재(複合材)에 사용된 matrix의 종류, 섬유판의 밀도와 목재 밑 목질 섬유의 종류에 관계없이 a=3.27~3.54와 b=-2.47~-2.80의 일정한 범위의 값을 보여주므로, 지금까지 무(無)질서한 방향성을 지닌 장(長)섬유로 된 복합재(複合材)에만 적용되어 왔던 Paul과 Jones의 혼합이론(混合理論)과 이것과 같은 방향을 지닌 단(短) 섬유로 된 목재(木材)나 목질(木質) 섬유 composites에도 적용될 수 있음을 증명하고 있다.
자궁경부암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 암 중 네 번째로 흔한 암이며, 2020년 한 해 동안 60만 4천 건 이상의 신규 케이스가 보고되었고 이로 인한 사망자 수는 약 34만 1천 831명에 달했다. 콕스 회귀 모델은 암 연구에서 널리 채택되고 있는 주요 모델이지만, 비선형 연관성의 존재를 고려하면 선형 가정으로 인해 한계에 부딪힌다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ResNet의 잔여 학습 프레임워크를 활용하여 자궁경부암 사망률 예측의 정확성을 개선한 새로운 모델인 ResSurvNet을 제안한다. 이 모델은 본 연구에서 비교한 DNN, CPH, CoxLasso, Cox Gradient Boost, RSF 모델들을 능가하는 정확도를 보여주었기에 이러한 우수한 예측 성능은 자궁경부암 환자 관리에 있어 조기 진단 및 치료 전략 수립에 기여할 수 있고 임상적으로 적용할 때 큰 가치가 있음을 입증하며, 생존 분석 분야에서도 의미 있는 진전을 나타낸다.
Objective: With the background of aging population in China and advances in clinical medicine, the amount of operations on old patients increases correspondingly, which imposes increasing challenges to critical care medicine and geriatrics. The study was designed to describe information on the length of ICU stay from a single institution experience of old critically ill gastric cancer patients after surgery and the framework of incorporating data-mining techniques into the prediction. Methods: A retrospective design was adopted to collect the consecutive data about patients aged 60 or over with a gastric cancer diagnosis after surgery in an adult intensive care unit in a medical university hospital in Shenyang, China, from January 2010 to March 2011. Characteristics of patients and the length their ICU stay were gathered for analysis by univariate and multivariate Cox regression to examine the relationship with potential candidate factors. A regression tree was constructed to predict the length of ICU stay and explore the important indicators. Results: Multivariate Cox analysis found that shock and nutrition support need were statistically significant risk factors for prolonged length of ICU stay. Altogether, eight variables entered the regression model, including age, APACHE II score, SOFA score, shock, respiratory system dysfunction, circulation system dysfunction, diabetes and nutrition support need. The regression tree indicated comorbidity of two or more kinds of shock as the most important factor for prolonged length of ICU stay in the studied sample. Conclusions: Comorbidity of two or more kinds of shock is the most important factor of length of ICU stay in the studied sample. Since there are differences of ICU patient characteristics between wards and hospitals, consideration of the data-mining technique should be given by the intensivists as a length of ICU stay prediction tool.
Statement of problems: There are few studies which reported the survival rates of the specific dental implant systems in the Korean population with the follow-up periods longer than 5 years. Purpose: This retrospective clinical study was aimed to evaluate cumulative survival rate (CSR) of $Br{\aa}nemark$ implants followed for 10 years and to determine risk factors for implant failure. Material and methods: A total of 271 $Br{\aa}nemark$ implants in 83 patients were investigated with several identified risk factors. Life table analysis was undertaken to examine the CSR. Cox regression method was conducted to assess the association between potential risk factors and overall CSR. Results: Thirty implants failed. The 10-year implant CSR was 82.5%. Cox regression analysis demonstrated a significant predictive association between overall CSR and implant length (P<.05). Conclusion: An acceptable long-term result of $Br{\aa}nemark$ implant was achieved and implant length showed a significant association with the CSR.
In the flat panel display industry, to meet production target quantities and the deadline of production, the scheduler and dispatching systems are major production management systems which control the order of facility production and the distribution of WIP (Work In Process). Especially the delivery time is a key factor of the dispatching system for the time when a lot can be supplied to the facility. In this paper, we use survival analysis methods to identify main factors of the delivery time and to build the delivery time forecasting model. To select important explanatory variables, the cox proportional hazard model is used to. To make a prediction model, the accelerated failure time (AFT) model was used. Performance comparisons were conducted with two other models, which are the technical statistics model based on transfer history and the linear regression model using same explanatory variables with AFT model. As a result, the mean square error (MSE) criteria, the AFT model decreased by 33.8% compared to the statistics prediction model, decreased by 5.3% compared to the linear regression model. This survival analysis approach is applicable to implementing the delivery time estimator in display manufacturing. And it can contribute to improve the productivity and reliability of production management system.
이 연구는 전략적 제휴의 존속기간을 결정하는 요소들에 대해 분석한다. 일반적으로 성공하는 전략적 제휴는 오랫동안 지속될 가능성이 맡고, 실패하는 전략적 제휴는 오랫동안 지속될 가능성이 낮다. 국가간의 차이, 산업형태 또는 환경, 파트너와의 전략적 제휴 경험, 다른 기업들과의 전략적 제휴 경험 등이 전략적 제휴들의 지속기간에 미치는 효과들을 조사함으로써 간접적으로 전략적 제휴의 성공, 실패요인을 조사한다. 이 효과를 조사하기 위하여 네델란드의 Limburg의 대학교 연구자들에 수집된 CATI (Cooperative Agreements and Technology Indicators)에서 표본을 추출하여 Cox-Regression을 이용한다. 결과들이 보고되어지고, 어떤 전략적 의미들을 가지는지 조사한다.
Oh, Tak Kyu;Jo, Jihoon;Jeon, Young-Tae;Song, In-Ae
Acute and Critical Care
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제33권4호
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pp.230-237
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2018
Background: Socioeconomic status (SES) is closely associated with health outcomes, including mortality in critically ill patients admitted to intensive care unit (ICU). However, research regarding this issue is lacking, especially in countries where the National Health Insurance System is mainly responsible for health care. This study aimed to investigate how the SES of ICU patients in South Korea is associated with mortality. Methods: This was a retrospective observational study of adult patients aged ${\geq}20$ years admitted to ICU. Associations between SES-related factors recorded at the time of ICU admission and 30-day and 1-year mortalities were analyzed using univariable and multivariable Cox regression analyses. Results: A total of 6,008 patients were included. Of these, 394 (6.6%) died within 30 days of ICU admission, and 1,125 (18.7%) died within 1 year. Multivariable Cox regression analysis found no significant associations between 30-day mortality after ICU admission and SES factors (P>0.05). However, occupation was significantly associated with 1-year mortality after ICU admission. Conclusions: Our study shows that 30-day mortality after ICU admission is not associated with SES in the National Health Insurance coverage setting. However, occupation was associated with 1-year mortality after ICU admission.
The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of business-type-changed parcel in the Hongik-University commercial area, from the view point of commercial gentrification. A commercial gentrification occurs through a business-type-change in a spatial basic unit (microscopic spatial unit such as parcel) of an area which has not been considered in relavent policies and research. So, this study analyzed the spatial characteristics of business-type-changed parcels using the Cox's proportional hazard regression model. The main results of this study are as follows. First, as new developments in the adjacent area occur, the business-type-change probability increases. Second, by the commercial area division, the business-type-change probability is different. Finally, the accessibility is better, the probability is higher. These results could suggest that a consideration of the spatial characteristics form microscopic viewpoint is necessary to understand the commercial gentrification. And these could be used as basic data for a gentrification diagnostic and management system, which can predict gentrification from the view point of business-type-change on the basis of a parcel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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