論文の概要: PyDTS: A Python Package for Discrete-Time Survival (Regularized) Regression with Competing Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05731v5
• Date: Tue, 27 Jun 2023 19:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 18:50:21.160152
• Title: PyDTS: A Python Package for Discrete-Time Survival (Regularized) Regression with Competing Risks
• Title（参考訳）: PyDTS: 競合するリスクを伴う離散時間生存(正規化)回帰のためのPythonパッケージ
• Authors: Tomer Meir, Rom Gutman, and Malka Gorfine
• Abstract要約: PyDTSは、離散時間生存データのための半パラメトリック競合リスクモデルをシミュレーション、推定、評価するためのパッケージである。 シミュレーション研究はパッケージの柔軟性と正確性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time-to-event analysis (survival analysis) is used when the response of interest is the time until a pre-specified event occurs. Time-to-event data are sometimes discrete either because time itself is discrete or due to grouping of failure times into intervals or rounding off measurements. In addition, the failure of an individual could be one of several distinct failure types, known as competing risks (events). Most methods and software packages for survival regression analysis assume that time is measured on a continuous scale. It is well-known that naively applying standard continuous-time models with discrete-time data may result in biased estimators of the discrete-time models. The Python package PyDTS, for simulating, estimating and evaluating semi-parametric competing-risks models for discrete-time survival data, is introduced. The package implements a fast procedure that enables including regularized regression methods, such as LASSO and elastic net, among others. A simulation study showcases flexibility and accuracy of the package. The utility of the package is demonstrated by analysing the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) - IV dataset for prediction of hospitalization length of stay.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析(生存分析)は、関心の反応が予め特定された事象が起こるまでの時間であるときに用いられる。 時間から時間へのデータは、時間自体が離散的であるか、障害時間を間隔にグループ化したり、測定を丸めるため、時に離散される。 さらに、個人の失敗は、競合するリスク(イベント)として知られる、いくつかの異なる障害タイプのひとつになり得る。 生存回帰分析のためのほとんどの方法とソフトウェアパッケージは、時間が連続的なスケールで測定されると仮定している。 離散時間データを用いた標準的な連続時間モデルの適用により、離散時間モデルの偏り推定が生じることはよく知られている。 離散時間生存データに対する半パラメトリック競合リスクモデルをシミュレーション、推定、評価するためのPythonパッケージPyDTSを紹介する。 このパッケージは、LASSOや弾性ネットなどの規則化された回帰方法を含む高速な手順を実装している。 シミュレーション研究はパッケージの柔軟性と正確性を示す。 このパッケージの有用性は、入院期間を予測するためのMIMIC (Medicical Information Mart for Intensive Care) - IVデータセットを分析して実証される。

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