Geri Dön

Methodological development and advances for joint modelling of longitudinal and time-to-event data

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 584851
  2. Yazar: GONCA BUYRUKOĞLU
  3. Danışmanlar: Dr. PETE PHILIPSON, Dr. NAN LIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Matematik, Electrical and Electronics Engineering, Physics and Physics Engineering, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Northumbria at Newcastle
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 219

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Univariate joint modelling of longitudinal and time-to-event data is a simultaneous analysis of repeated measurements taken from the same individual over time, until an event of interest occurs. This method has attracted increasing interest in the literature over the last two decades. In practice, clinical studies are increasingly likely to record more complex data structures (such as multilevel longitudinal data or multiple longitudinal profiles, along with event time data) than single longitudinal and event time data. This thesis develops a methodology and software for both multilevel and multivariate joint models accounting for complex longitudinal data, by focusing on random effects selection models, where information from the longitudinal trajectories is used to inform the event-time process. The research also assesses the power of the score test, which is a prognostic tool to investigate the association between submodels, before fitting potentially complex and computationally intensive joint models under a variety of scenarios. The methodology is tested via simulation studies, and implemented in various real datasets. The results show that the advanced joint models can provide unbiased estimators when the model is specified correctly such that it utilizes all available data, and that the score test is a powerful tool when the longitudinal profile is highly associated with the event time data. Based on preliminary findings using discrimination measures, the advanced joint models should be preferred in case of complex longitudinal data in order to improve the predictive capability of the model.

Benzer Tezler

  1. Kaya dolgu yapılar ve kaya dolgulardaki son gelişmeler

    Advances in rockfill structures

    EKREM GENCO GÜNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. HÜSEYİN YILDIRIM

  2. Siyasi otoritenin olmadığı bölgelerde mülkiyet

    Property in areas without political authority

    CEREN CİHAN SOYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HAKAN YAVAŞOĞLU

  3. İstanbul'daki su isale hatlarının deprem risk analizi

    Earthquake risk analysis of water transmission lines in İstanbul

    EMİR EKREM BARUTÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİMMET KARAMAN

  4. The influence of financial technology applications on bankig credit risks: Empirical evidence from Iraqi financial sector for the period of 2018-2023

    Finansal teknoloji uygulamalarının bankacılık kredi riskleri üzerindeki etkisi: 2018-2023 dönemi için Irak finansal sektöründen ampirik kanıtlar

    AWAZ HAKEEM MOUSA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    MaliyeTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY ÖZKAN

  5. Sürekli tip cam ergitme fırınları için hesaplamalı akışkanlar dinamiği tabanlı indirgenmiş model geliştirilmesi

    Development of a computational fluid dynamics based reduced order model for continuous glass melting furnaces

    ENGİN DENİZ CANBAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT GÜR