Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/1345
Title: Shared Frailty-Modelle zur Analyse von Überlebenszeiten - ein Vergleich von Software-Lösungen
Author(s): Hirsch, Katharina
Advisor(s): Wienke, Andreas, Prof. Dr.
Schlattmann, Peter, Prof. Dr.
Beyersmann, Jan, Prof. Dr.
Granting Institution: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Issue Date: 2014
Extent: Online-Ressource (88 Bl. = 2,53 mb)
Type: Hochschulschrift
Exam Date: 24.10.2014
Language: German
Publisher: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-13197
Subjects: Online-Publikation
Hochschulschrift
Abstract: Ein Ziel der Ereigniszeitanalyse ist es, den Einfluss von prognostischen Faktoren auf das Eintreten von Ereignissen zu ermitteln. Ein wichtiger Modellansatz um dies zu erreichen ist das proportionale Hazardsmodell nach Cox. Eine Erweiterung des Modells ist das sharedFrailty-Modell. Es ist fähig gruppierte Lebensdauerdaten mit unbeobachteter Heterogenität zu analysieren.Diese Frailty-Modelle etablierten sich zunehmend in den letzten Jahren und wurden in bekannte Statistik-Pakete eingebunden.Es existieren zahlreiche Softwarerealisierungen. Zu diesen Funktionen liegen keine vergleichenden Validierungsstudien vor. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, die Funktionen bezüglich ihrer Anwendbarkeit, Güte und Limitationen zu betrachten und miteinander zu vergleichen. Aufgrund dessen wurden umfangreiche Simulationen für unterschiedliche Szenarien durchgeführt. Fünf Funktionen erwiesen sich als geeignet und wurden daraufhin auch an einem realen Datensatz (Halle Lung Cancer Studie) angewandt.
In survivalanalyses we are researching the effect of prognostic factors on the appearance of an interesting event. A major model to deal with this is the proportional hazards model by Cox. One common extension of the Cox-model is the shared frailty model. It is able to analyze clustered survival data with including unobserved heterogeneity. Frailty models become more established in common statistic software. There exist plenty of different realizations at the moment. Unfortunately there are no validation studies performed by now. Aim of this work was to give advices to the user about application, validation and limitation of the different functions as well as to compare these functions with each other. In order to achieve this we performed extensive simulations for different scenarios. Five functions show to be appropriate and were used for a real dataset (Halle Lung Cancer Study).
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/8116
http://dx.doi.org/10.25673/1345
Open access: Open access publication
Appears in Collections:Biowissenschaften; Biologie

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dissertation_Hirsch.pdf2.59 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record BibTeX EndNote


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.