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首页> Biostatistics (Oxford, England)> An integrative latent class model of heterogeneous data modalities for diagnosing kidney obstruction.

An integrative latent class model of heterogeneous data modalities for diagnosing kidney obstruction.

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第一作者： Jeong Hoon,Jang
第一单位： Quantitative Risk Management, Yonsei University, Incheon 21983, South Korea.
作者： Jeong Hoon,Jang [1] ; Changgee,Chang [2] ; Amita K,Manatunga [3] ; Andrew T,Taylor [4] ; Qi,Long [5]
作者单位： Quantitative Risk Management, Yonsei University, Incheon 21983, South Korea. [1] Department of Biostatistics and Health Data Science, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA. [2] Department of Biostatistics and Bioinformatics, Emory University, Atlanta, GA 30322, USA. [3] Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University, Atlanta, GA 30322, USA. [4] Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA. [5]
关键词 Bayesian predictionFunction-on-scalar regressionHeterogeneous data modalitiesIntegrative modelingLatent class modelScalar-on-function regression
医学主题词 人类(Humans);模型, 统计学(Models, Statistical);诊断, 计算机辅助(Diagnosis, Computer-Assisted);肾疾病(Kidney Diseases)
DOI 10.1093/biostatistics/kxad020
PMID 37494883
发布时间 2024-08-26
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  • 浏览1
Biostatistics (Oxford, England)

Biostatistics (Oxford, England)

2024年25卷3期

769-785页

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