論文の概要: Bayesian Federated Inference for Survival Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17464v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 15:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 12:45:10.488722
• Title: Bayesian Federated Inference for Survival Models
• Title（参考訳）: 生存モデルに対するベイズ連邦推論
• Authors: Hassan Pazira, Emanuele Massa, Jetty AM Weijers, Anthony CC Coolen, Marianne A Jonker,
• Abstract要約: がん研究において、全体的な生存と進行の自由生存は、しばしばコックスモデルで分析される。 異なる医療センターのデータセットをマージすることは役に立つかもしれないが、厳格なプライバシー法とロジスティックな困難のために、これは必ずしも可能ではない。 近年,一般化線形モデルに対するベイズ連邦推論(BFI)戦略が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In cancer research, overall survival and progression free survival are often analyzed with the Cox model. To estimate accurately the parameters in the model, sufficient data and, more importantly, sufficient events need to be observed. In practice, this is often a problem. Merging data sets from different medical centers may help, but this is not always possible due to strict privacy legislation and logistic difficulties. Recently, the Bayesian Federated Inference (BFI) strategy for generalized linear models was proposed. With this strategy the statistical analyses are performed in the local centers where the data were collected (or stored) and only the inference results are combined to a single estimated model; merging data is not necessary. The BFI methodology aims to compute from the separate inference results in the local centers what would have been obtained if the analysis had been based on the merged data sets. In this paper we generalize the BFI methodology as initially developed for generalized linear models to survival models. Simulation studies and real data analyses show excellent performance; i.e., the results obtained with the BFI methodology are very similar to the results obtained by analyzing the merged data. An R package for doing the analyses is available.
• Abstract（参考訳）: がん研究において、全体的な生存と進行の自由生存は、しばしばコックスモデルで分析される。 モデル内のパラメータを正確に見積もるためには、十分なデータ、さらに重要なことは、十分なイベントを観測する必要がある。 実際には、これはしばしば問題です。 異なる医療センターのデータセットをマージすることは役に立つかもしれないが、厳格なプライバシー法とロジスティックな困難のために、これは必ずしも可能ではない。 近年,一般化線形モデルに対するベイズ連邦推論(BFI)戦略が提案されている。 この戦略により、データを収集した(または保存した)ローカルセンターで統計分析を行い、推測結果のみを単一の推定モデルに組み合わせる。 BFIの手法は、分析が統合されたデータセットに基づいていた場合の、局所的な中心における別の推論結果から得られるものを計算することを目的としている。 本稿では,一般線形モデルから生存モデルへのBFI手法の一般化について述べる。 シミュレーション研究と実データ解析は優れた性能を示し、すなわち、BFI法で得られた結果は、合併したデータを解析した結果と非常によく似ている。 分析を行うためのRパッケージが利用可能だ。

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