Latent class distributional regression for the estimation of non-linear reference limits from contaminated data sources.

Hepp, Tobias; Zierk, Jakob; Rauh, Manfred; Metzler, Markus; Mayr, Andreas

Hepp, Tobias; Zierk, Jakob; Rauh, Manfred; Metzler, Markus; Mayr, Andreas.

Afiliación

Hepp T; Institut für Medizininformatik, Biometrie und Epidemiologie, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Waldstraße 6, 91054, Erlangen, Germany. tbs.hepp@fau.de.
Zierk J; Kinder- und Jugendklinik, Universitätsklinikum Erlangen, Loschgestraße 15, 91054, Erlangen, Germany.
Rauh M; Kinder- und Jugendklinik, Universitätsklinikum Erlangen, Loschgestraße 15, 91054, Erlangen, Germany.
Metzler M; Kinder- und Jugendklinik, Universitätsklinikum Erlangen, Loschgestraße 15, 91054, Erlangen, Germany.
Mayr A; Institut für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie, Universitätsklinikum Bonn, Venusberg-Campus 1, 53127, Bonn, Germany.

BMC Bioinformatics ; 21(1): 524, 2020 Nov 13.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33187469

Asunto(s)

Algoritmos; Hemoglobinas/normas; Niño; Femenino; Hemoglobinas/análisis; Humanos; Almacenamiento y Recuperación de la Información; Masculino; Modelos Estadísticos; Distribución Normal; Valores de Referencia

Palabras clave

Distributional regression; Finite mixture models; Latent class regression; Reference limits

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Hemoglobinas Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Child / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google