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【2h】

Bayesian accelerated failure time model for space-time dependency in a geographically augmented survival model

机译:地理扩展生存模型中用于时空依赖性的贝叶斯加速故障时间模型

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摘要

In this paper, we extend the spatially explicit survival model for small area cancer data by allowing dependency between space and time and using accelerated failure time models. Spatial dependency is modeled directly in the definition of the survival, density, and hazard functions. The models are developed in the context of county level aggregated data. Two cases are considered: the first assumes that the spatial and temporal distributions are independent; the second allows for dependency between the spatial and temporal components. We apply the models to prostate cancer data from the Louisiana SEER cancer registry.
机译:在本文中,我们通过允许空间和时间之间的依赖关系以及使用加速的故障时间模型来扩展小面积癌症数据的空间显式生存模型。空间依赖关系直接在生存,密度和危害函数的定义中建模。这些模型是在县级汇总数据的背景下开发的。考虑了两种情况:第一种假定空间和时间分布是独立的;第二种假定空间分布是独立的。第二个考虑到空间和时间成分之间的依赖性。我们将模型应用于路易斯安那州SEER癌症注册表中的前列腺癌数据。

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