Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.2
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pp.317-327
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2007
In this paper, we propose a simple estimate of relative risk based on a functional equation. We derive the asymptotic normality with a restricted condition. Then we discuss some interesting features as concluding remarks. Finally we comment briefly about application of the estimate to the testing problems and compare our estimate with that of Begun through simulation study.
In recent years, theoretical properties of Bayesian nonparametric survival models have been studied and the conclusion is that although there are pathological cases the popular prior processes have the desired asymptotic properties, namely, the posterior consistency and the Bernstein-von Mises theorem. In this study, through a simulation experiment, we study the finite sample properties of the Bayes estimator and compare it with the frequentist estimators. To our surprise, we conclude that in most situations except that the prior is highly concentrated at the true parameter value, the Bayes estimator performs worse than the frequentist estimators.
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.
Park, Byeong U.;Jeon, Jong W.;Song, Moon S.;Kim, Woo C.
Journal of the Korean Statistical Society
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v.20
no.1
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pp.85-92
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1991
A set of conditions ensuring local asymptotic normality for independent but not necessarily identically distributed observations in semiparametric models is presented here. The conditions are turned out to be more direct and easier to verify than those of Oosterhoff and van Zwet(1979) in semiparametric models. Examples considered include the simple linear regression model and Cox's proportional hazards model without censoring where the covariates are not random.
In this study, we aimed to identify the factors influencing post-fire mortality in Korean red pine (Pinus densiflora) using Cox's proportional hazards model and analyze the impact of these factors. We monitored the mortality rate of fire-damaged pine trees for seven years after a forest fire. Our survival analysis revealed that the risk of mortality increased with higher values of the delta normalized difference vegetation index (dNDVI), delat normalized burn ratio (dNBR), bark scorch index (BSI), bark scorch height (BSH) and slope. Conversely, the risk of mortality decreased with higher elevation, greater diameter at breast height (DBH), and higher value of delta moisture stress index (dMSI) (p < 0.01). Verification of the proportional hazards assumption for each variable showed that all factors, except slope aspect, were suitable for the model and significantly influenced fire occurrence. Among the variables, BSI caused the greatest change in the survival curves (p < 0.0001). The environmental change factors determined through remote sensing also significantly influenced the survival rates (p < 0.0001). These results will be useful in establishing restoration plans considering the potential mortality risk of Korean red pine after a forest fire.
Aims and Background: The purpose of the research was to study the prognostic value of tumor 18F-FDG PET-based parameters in neoadjuvant chemoradiation for patients with squamous esophageal carcinoma. Methods: Sixty patients received chemoradiation therapy followed by esophagectomy and two 18FDG-PET examinations at pre- and post-radiation therapy. PET-based metabolic-response parameters were calculated based on histopathologic response. Linear regression correlation and Cox proportional hazards models were used to determine prognostic value of all PET-based parameters with reference to overall survival. Results: Sensitivity (88.2%) and specificity (86.5%) of a percentage decrease of SUVmax were better than other PET-based parameters for prediction of histopathologic response. Only percentage decrease of SUVmax and tumor length correlated with overall survival time (linear regression coefficient ${\beta}$: 0.704 and 0.684, P<0.05). The Cox proportional hazards model indicated higher hazard ratio (HR=0.897, P=0.002) with decrease of SUVmax compared with decrease of tumor size (HR=0.813, P=0.009). Conclusion: Decrease of SUVmax and tumor size are significant prognostic factors in chemoradiation of esophageal carcinoma.
Objective: The aim of this retrospective study is to analyze the clinical and pathological factors related to the prognosis of Chinese patients with stage Ib to IIb cervical cancer. Methods and Results: 13 clinical pathological factors in 255 patients with stage Ib to IIb cervical cancer undergoing radical hysterectomy and systematic lymphadenectomy were analyzed to screen for factors related to prognosis. The cumulative 5-year survival of the 255 patients was 75.7%. The result of the univariate analysis suggested that clinical stage, cell differentiation, depth of cervical stromal invasion, parametrial tissue involvement, and lymph node metastasis were prognostic factors for patients with stage Ib to IIb cervical cancer (P<0.05). Compared with cases with involvement of iliac nodes, obturator nodes, or inguinal lymph nodes, cases with metastasis to the common iliac lymph nodes had a poorer prognosis (P<0.05). Cases with involvement of four or more lymph nodes had a poorer prognosis than those with involvement of three or fewer lymph nodes (P<0.05). Using multivariate Cox proportional hazards model regression analysis, non-squamous histological type, poor differentiation, parametrial tissue involvement, and outer 1/3 stromal invasion were found to be independently related to patients poor prognosis (P<0.05). Conclusion: Non-squamous histological type, poor cell differentiation, parametrial tissue involvement, and outer 1/3 stromal invasion are the independent poor prognostic factors for patients with stage Ib to IIb cervical cancer.
Kim, Gyeong Dae;Noh, Maeng Seok;Kim, Chang Hoon;Ha, Il Do
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.31
no.4
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pp.529-538
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2018
Tuberculosis causes high morbidity and mortality. However, Korea still has the highest tuberculosis (TB) incidence and mortality among OECD countries despite decreasing incidence and mortality due to the development of modern medicine. Korea has now implemented various policy projects to prevent and control tuberculosis. This study analyzes the effects of public-private mix (PPM) tuberculosis control program on treatment outcomes and identifies the factors that affecting the success of TB treatment. We analyzed 130,000 new tuberculosis patient cohort from 2012 to 2015 using data of tuberculosis patient reports managed by the Disease Control Headquarters. A cumulative incidence function (CIF) compared the cumulative treatment success rates for each factor. We compared the results of the analysis using two popular types of competition risk models (cause-specific Cox's proportional hazards model and subdistribution hazard model) that account for the main event of interest (treatment success) and competing events (death).
Background: Well-validated risk prediction models help to identify individuals at high risk of diseases and suggest preventive measures. A recent systematic review reported lack of validated prediction models for low back pain (LBP). We aimed to develop prediction models to estimate the 8-year risk of developing LBP and its recurrence. Methods: A population based prospective cohort study using data from 435,968 participants in the National Health Insurance Service-National Sample Cohort enrolled from 2002 to 2010. We used Cox proportional hazards models. Results: During median follow-up period of 8.4 years, there were 143,396 (32.9%) first onset LBP cases. The prediction model of first onset consisted of age, sex, income grade, alcohol consumption, physical exercise, body mass index (BMI), total cholesterol, blood pressure, and medical history of diseases. The model of 5-year recurrence risk was comprised of age, sex, income grade, BMI, length of prescription, and medical history of diseases. The Harrell's C-statistic was 0.812 (95% confidence interval [CI], 0.804-0.820) and 0.916 (95% CI, 0.907-0.924) in validation cohorts of LBP onset and recurrence models, respectively. Age, disc degeneration, and sex conferred the highest risk points for onset, whereas age, spondylolisthesis, and disc degeneration conferred the highest risk for recurrence. Conclusions: LBP risk prediction models and simplified risk scores have been developed and validated using data from general medical practice. This study also offers an opportunity for external validation and updating of the models by incorporating other risk predictors in other settings, especially in this era of precision medicine.
Park, Mi-Jin;Chung, Woo-Jin;Lee, Sun-Mi;Park, Jong-Hyock;Chang, Hoo-Sun
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.43
no.4
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pp.330-340
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2010
Objectives: This study aims to evaluate and explain the socioeconomic inequalities of all-cause mortality after breast cancer surgery in South Korea. Methods: This population based study included all 8868 females who underwent radical mastectomy for breast cancer between January 2002 and June 2003. Follow-up for mortality continued from January 2002 to June 2006. The patients were divided into 4 socioeconomic classes according to their socioeconomic status as defined by the National Health Insurance contribution rate. The relationship between socioeconomic status and all-cause mortality after breast cancer surgery was assessed using the Cox proportional hazards model with adjusting for age, the Charlson’s index score, emergency hospitalization, the type of hospital and the hospital ownership. Results: Those in the lowest socioeconomic status group had a significantly higher hazard ratio of 2.09 (95% CI =1.50 - 2.91) compared with those in the highest socioeconomic group after controlling for all the identifiable confounding variables. For allcause mortality after radical mastectomy, all the other income groups showed significantly higher 3-year mortality rates than did the highest income group. Conclusions: The socioeconomic status of breast cancer patients should be considered as an independent prognostic factor that affects all-cause mortality after radical mastectomy, and this is possibly due to a delayed diagnosis, limited access or minimal treatment leading to higher mortality. This study may provide tangible support to intensify surveillance and treatment for breast cancer among low socioeconomic class women.
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