On the use of covariates for rodent bioassay and screening experiments
啮齿动物生物测定与筛查实验中的协变量使用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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啮齿动物生物测定与筛查实验中的协变量使用
- 研究问题
- 在中间状态进入时间不可观测的三状态模型中，如何利用协变量和随机筛查识别尚未吸收个体的中间状态比例？
- 方法与思路
- 作者将协变量与一次或多次总体随机筛查结合，用于识别和估计患病比例函数，并以啮齿动物肿瘤实验展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方案使患病比例可识别且易于估计；同时指出，缺少简化假设或额外比例信息时转移率不可识别。
- 阅读关注点
- 应区分患病比例与各转移率的识别结论，核对协变量的作用、随机筛查条件，以及病理数据对应的观测机制。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；协变量限制及完整识别条件未说明，不能推断所有转移率均已识别。
原文摘要
Consider a three-state compartmental model with an initial, an absorbing and an intermediate state which may or may not be entered before absorption. Observable data are time to absorption and an indication of whether the intermediate state was entered, but not the time of transition. The transition rates characterizing the process are nonidentifiable without simplifying assumptions or additional information on the prevalence function, defined as the time specific proportion of nonabsorbed individuals in the intermediate state. Our approach makes prevalence identifiable and easily estimable through the use of covariates, combined with one or more random screens of the population. The results are illustrated with pathology data from a rodent tumourigenicity experiment involving several random sacrifices.