在乳腺癌患病率估计中使用基于排序的设计
统计方法学
2021-04-21 v1
摘要
对于政府与健康组织而言，监测乳腺癌患病率作为女性癌症相关死亡的主要来源极为重要。然而，该疾病的准确诊断费用高昂，尤其在发展中国家。本文关注一种在诊断基于全面活检程序时估计乳腺癌患病率的成本高效方法。利用多阶段排序集抽样（MSRSS）来构建比例估计量。该设计采用一些与乳腺癌判定相关的视觉评估细胞学协变量，以便为实验者提供信息更丰富的样本。探讨了所提估计量的理论性质。报告了数值研究的证据。所发展的过程可比简单随机抽样（SRS）中的同类方法效率显著提高。在某些情况下，给定精度水平下，MSRSS 中的比例估计所需观测值比 SRS 中约少 76%。因此，相对于 SRS，使用 MSRSS 可大幅降低成本。在许多医学研究中，例如基于完整活检程序诊断乳腺癌，精确量化困难（昂贵和/或耗时），但潜在样本单元可在无实际测量的情况下被相当准确地排序。在此情形下，多阶段排序集抽样是发展成本高效统计方法的合适设计。
引用
@article{arxiv.2104.09821,
title = {Using a rank-based design in estimating prevalence of breast cancer},
author = {M. Mahdizadeha and Ehsan Zamanzade},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.09821},
year = {2021}
}