Finite Mixture Models, a Flexible Alternative to Standard Modeling Techniques for Extrapolated Mean Survival Times Needed for Cost-Effectiveness Analyses.

Cislo, Paul R; Emir, Birol; Cabrera, Javier; Li, Benjamin; Alemayehu, Demissie

Cislo, Paul R; Emir, Birol; Cabrera, Javier; Li, Benjamin; Alemayehu, Demissie.

Afiliação

Cislo PR; Global Biometrics and Data Management Department, Pfizer Inc, New York, NY, USA. Electronic address: paul.cislo@pfizer.com.
Emir B; Global Biometrics and Data Management Department, Pfizer Inc, New York, NY, USA.
Cabrera J; Department of Statistics, Rutgers University, Piscataway, NJ, USA.
Li B; Global Biometrics and Data Management Department, Pfizer Inc, New York, NY, USA.
Alemayehu D; Global Biometrics and Data Management Department, Pfizer Inc, New York, NY, USA.

Value Health ; 24(11): 1643-1650, 2021 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34711365

Assuntos

Análise Custo-Benefício; Intervalo Livre de Progressão; Taxa de Sobrevida; Ensaios Clínicos como Assunto; Humanos; Estimativa de Kaplan-Meier; Modelos Estatísticos

Palavras-chave

clinical trials; cost-effectiveness; extrapolated mean survival; finite mixture model; parametric models

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Taxa de Sobrevida / Análise Custo-Benefício / Intervalo Livre de Progressão Tipo de estudo: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google