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Estimating the distribution of lag in the effect of short-term exposures and interventions: adaptation of a non-parametric regression spline model
Statistics in medicine, 2003-07, Vol.22 (14), p.2335-2363
Rachet, B.
Abrahamowicz, M.
Sasco, A. J.
Siemiatycki, J.
2003
Volltextzugriff (PDF)
Details
Autor(en) / Beteiligte
Rachet, B.
Abrahamowicz, M.
Sasco, A. J.
Siemiatycki, J.
Titel
Estimating the distribution of lag in the effect of short-term exposures and interventions: adaptation of a non-parametric regression spline model
Ist Teil von
Statistics in medicine, 2003-07, Vol.22 (14), p.2335-2363
Ort / Verlag
Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd
Erscheinungsjahr
2003
Quelle
Wiley Online Library - AutoHoldings Journals
Beschreibungen/Notizen
Information on the distribution of lag duration between exposure or intervention and the subsequent changes in risk can help in assessing the impact of exposure, predicting cost‐effectiveness of intervention, and understanding the underlying biological mechanisms. Previous approaches focused more on optimizing the strength of the exposure–disease association than on directly estimating lag duration. We propose an alternative approach applicable to the analysis of the lagged effects of binary exposure variables. The density function of the distribution of lags is estimated based on flexible modelling of changes in hazard ratio of exposed versus unexposed subjects. The methodology is evaluated in a simulation study and is applied to the Framingham data to investigate the lagged effect of smoking cessation on coronary heart disease risk. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0277-6715
eISSN: 1097-0258
DOI: 10.1002/sim.1432
Titel-ID: cdi_proquest_miscellaneous_73475483
Format
–
Schlagworte
Biological and medical sciences
,
Biometry
,
Canada
,
Coronary Disease - etiology
,
Cost-Benefit Analysis
,
Cox model
,
Humans
,
lag period
,
Medical sciences
,
non-parametric modelling
,
Proportional Hazards Models
,
Risk Assessment
,
Smoking - adverse effects
,
smoking cessation
,
Smoking Cessation - statistics & numerical data
,
splines
,
Statistics, Nonparametric
,
Survival Analysis
,
Time Factors
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