СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=НАСТУПЛЕНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.02-04А3.647

Автор(ы) : Wainwright Nicholas W.J., Surtees Paul G.
Заглавие : Time-varying exposure and the impact of stressful life events on onset of affective disorder
Источник статьи : Statist. Med. - 2002. - Vol. 21, N 14. - С. 2077-2091
Аннотация: В настоящее время установлено, что стрессовые события в жизни (напр., смерть близкого родственника) являются факторами риска для появления психических нарушений. Однако эффекты варьирования во времени подверженности таким событиям исследовались лишь в небольшом кол-ве исследований. Дискретные (сгруппированные) методы анализа выживаемости во времени обеспечивают гибкую схему оценивания множественных зависящих от времени ковариат и их эффектов. Предпринято использование этих методов для изучения изменяющихся во времени событий указанного типа на появление заболевания. Обсуждаются достоинства и недостатки разных методов, и дано их приложение для 2 случаев с экспоненциальным затуханием зависимости от времени. Великобритания, Med. Res. Council Staff, Strangeways Res. Lab., Worts Causeway, Cambridge, CB1 8RN. Ил. 4. Табл. 3. Библ. 52
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
СТРЕСС
РИСКИ
ЗАВИСИМОСТЬ ОТ ВРЕМЕНИ
НАСТУПЛЕНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.09-04А3.926

Автор(ы) : Troiani John S., Carlin Bradley P.
Заглавие : Comparison of Bayesian, classical, and heuristic approaches in identifying acute disease events in lung transplant recipients
Источник статьи : Statist. Med. - 2004. - Vol. 23, N 5. - С. 803-824
Аннотация: Производится сравнение типичного эвристического алгоритма с классическим и байесовской регрессионной моделью установления указанного заболевания. Модели предназначены для предсказания наступления заболевания на основании данных о пациентах за 2 предшествующих недели. Рассматриваются выборка из 30 субъектов, к-рые разбиваются на 15 для обучения и оставшиеся 15 для тестирования. Результаты статистических моделей, в отличие от эвристического алгоритма, значимо отличаются от случайных. Наилучшими моделями оказались байесовские с точками изменения. США, Div. of Biostatistics, School of Public Health, Univ. of Minnesota, MMC 303, Minneapolis, MN. Ил. 5. Табл. 3. Библ. 20
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
БАЙЕСОВСКИЕ ПОДХОДЫ
ПРЕДСКАЗАНИЯ
НАСТУПЛЕНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска