Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural interval-censored Cox regression with feature selection

論文の概要: Neural interval-censored Cox regression with feature selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06885v2
Date: Wed, 15 Jun 2022 11:02:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-16 12:57:02.568600
Title: Neural interval-censored Cox regression with feature selection
Title（参考訳）: 特徴選択によるニューラルインターバル感覚コックス回帰
Authors: Carlos Garc\'ia Meixide and Marcos Matabuena and Michael R. Kosorok
Abstract要約: 古典的コックスモデル(英語版)は1972年に登場し、生体医学における時間-時間分析を用いて患者の予後を定量化する方法のブレークスルーを促進した。本稿では,古典的コックスモデルのインターバルセンサス設定における説明可能性の利点を活用することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The classical Cox model emerged in 1972 promoting breakthroughs in how patient prognosis is quantified using time-to-event analysis in biomedicine. One of the most useful characteristics of the model for practitioners is the interpretability of the variables in the analysis. However, this comes at the price of introducing strong assumptions concerning the functional form of the regression model. To break this gap, this paper aims to exploit the explainability advantages of the classical Cox model in the setting of interval-censoring using a new Lasso neural network that simultaneously selects the most relevant variables while quantifying non-linear relations between predictors and survival times. The gain of the new method is illustrated empirically in an extensive simulation study with examples that involve linear and non-linear ground dependencies. We also demonstrate the performance of our strategy in the analysis of physiological, clinical and accelerometer data from the NHANES 2003-2006 waves to predict the effect of physical activity on the survival of patients. Our method outperforms the prior results in the literature that use the traditional Cox model.
Abstract（参考訳）: 古典的なcoxモデルは1972年に登場し、バイオメディシンの時間-事象分析を用いて患者の予後を定量化する方法のブレークスルーを奨励した。実践者にとって最も有用な特徴の1つは、分析における変数の解釈可能性である。しかし、これは回帰モデルの関数型に関する強い仮定を導入する代償となる。このギャップを解消するため,本論文では,予測器と生存時間との非線形関係を定量化しつつ,最も関連する変数を同時に選択する新しいlassoニューラルネットワークを用いて,区間検閲設定における古典的coxモデルの説明可能性の利点を生かした。新しい手法の利得は、線形および非線形の基底依存性を含む例を含む広範囲なシミュレーション研究で実証的に示される。また,NHANES 2003-2006 波の生理・臨床・加速度計データの解析において,身体活動が患者の生存に及ぼす影響を予測するための戦略の有効性を実証した。本手法は,従来のCoxモデルを用いた文献において,先行結果よりも優れていた。

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