Abstrakt
Markov models are commonly used to simulate diseases and allow modeling of multiple health states and outcomes. Starting with the well known Le Bras multistate model (cascading failure model) with time-independent transitions we will see how simple Markov mortality models may be pressed into the service of survival and event history analysis. We will focus on more complex models which will be able to take into account remission, recovery or other outcomes of therapy. We will discuss explicit, analytical solutions for survival functions and mortality rates of a model that can be described as a birth-and-death process with killing with linear rates as well as parametric estimation from panel data. We illustrate our theoretical findings with analysis of real and simulated data.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autor (1)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Tytuł wydania:
- 2016 Second International Symposium on Stochastic Models in Reliability Engineering, Life Science and Operations Management (SMRLO) strony 438 - 442
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2016
- Opis bibliograficzny:
- Krzemiński M..: Markov Model of Disease Development and Recovery, W: 2016 Second International Symposium on Stochastic Models in Reliability Engineering, Life Science and Operations Management (SMRLO), 2016, IEEE,.
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/smrlo.2016.76
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 150 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Modifications to the anaerobic digestion model no. 1 (ADM1) for enhanced understanding and application of the anaerobic treatment processes – A comprehensive review
- R. Mo,
- W. Guo,
- D. Batstone
- + 2 autorów
Modelling of spirometry - the application for diagnostic purposes
- R. Kalicka,
- W. Słomiński,
- K. Kuziemski
Enhancing rheological muscle models with stochastic processes
- B. Zagrodny,
- W. Wojnicz,
- M. Ludwicki
- + 1 autorów