时空多元共享分量模型及其在伊朗癌症数据中的应用
应用统计
2020-05-04 v1
摘要
在联合疾病制图方案中，共享分量模型已变得更流行。近期加强疾病数据推断的另一进展是将纯空间模型扩展以包含时间和时空交互。此类分析比纯空间模型有额外益处。然而，仅有少数提出的时空模型能解决多疾病联合分析。在提出的模型中，每个分量由不同疾病子集共享，考虑每个分量的空间和时间趋势，且可估计每个相关疾病的每个分量这些趋势的相对权重。我们给出所提方法在伊朗七种流行癌症发病率上的应用。可识别共享分量对个体癌症类型的影响。展示了相对风险的区域和时间变化。我们提出一个结合共享分量与时空技术用于多元数据的模型。我们展示该模型如何允许分析疾病间地理和时间变化超越先前方法。
引用
@article{arxiv.1707.06075,
title = {A Spatio-Temporal Multivariate Shared Component Model with an Application in Iran Cancer Data},
author = {Behzad Mahaki and Yadollah Mehrabi and Amir Kavousi and Volker J Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.06075},
year = {2020}
}