Clustering with missing and left-censored data: A simulation study comparing multiple-imputation-based procedures.

Faucheux, Lilith; Resche-Rigon, Matthieu; Curis, Emmanuel; Soumelis, Vassili; Chevret, Sylvie

Faucheux, Lilith; Resche-Rigon, Matthieu; Curis, Emmanuel; Soumelis, Vassili; Chevret, Sylvie.

Afiliação

Faucheux L; Université de Paris, Sorbonne Paris Cité, ECSTRRA Team, INSERM UMR1153, Paris, France.
Resche-Rigon M; Université de Paris, Sorbonne Paris Cité, INSERM U976, Paris, France.
Curis E; Université de Paris, Sorbonne Paris Cité, ECSTRRA Team, INSERM UMR1153, Paris, France.
Soumelis V; Service de Biostatistique et Information Médicale, AP-HP, Hôpital Saint-Louis, Paris, France.
Chevret S; Service de Biostatistique et Information Médicale, AP-HP, Hôpital Saint-Louis, Paris, France.

Biom J ; 63(2): 372-393, 2021 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32627864

Assuntos

Algoritmos; Análise por Conglomerados; Simulação por Computador; Humanos

Palavras-chave

breast cancer; clustering; consensus; left-censored data; missing data; multiple imputation

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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