Nonlinear and time-dependent effects of sparsely measured continuous time-varying covariates in time-to-event analysis.

Wang, Yishu; Beauchamp, Marie-Eve; Abrahamowicz, Michal

Wang, Yishu; Beauchamp, Marie-Eve; Abrahamowicz, Michal.

Afiliação

Wang Y; Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill University, Montreal, QC, Canada.
Beauchamp ME; Centre for Outcomes Research and Evaluation, Research Institute of the McGill University Health Centre, Montreal, QC, Canada.
Abrahamowicz M; Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill University, Montreal, QC, Canada.

Biom J ; 62(2): 492-515, 2020 03.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32022299

Assuntos

Biometria/métodos; Dinâmica não Linear; Pressão Sanguínea; Doenças Cardiovasculares/sangue; Doenças Cardiovasculares/fisiopatologia; Colesterol/sangue; Humanos; Medição de Risco; Fatores de Tempo

Palavras-chave

Cox model; measurement errors; simulations; sparse data; splines

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biometria / Dinâmica não Linear Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Biom J Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Canadá

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