Parametric estimation procedures for screening programmes: stable and nonstable disease models for multimodality case finding
筛查项目的参数估计：多方式病例发现的稳定与非稳定疾病模型AI 解读 ↓
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筛查项目的参数估计：多方式病例发现的稳定与非稳定疾病模型
- 研究问题
- 在疾病依次进展的三状态框架下，如何估计一种或两种筛查方式的敏感度，以及临床前停留时间分布的特征？
- 方法与思路
- 作者区分疾病相关量是否随年龄或时间变化的模型：非稳定模型通过似然的两步迭代估计，稳定模型使用条件似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出两类疾病模型下的参数估计程序，并将方法应用于乳腺癌早期检测的临床试验，涵盖多种检测方式。
- 阅读关注点
- 应核对三状态渐进假设、稳定性的精确定义、两种检测方式的关系，以及停留时间分布设定和迭代估计的可行性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；稳定模型定义处措辞不够清楚，须核对原文。摘要未说明参数识别条件或试验数值。
原文摘要
This paper develops methods for estimating the parameters associated with early detection programmes. Disease is considered to have three states: a disease-free state or a state in which the disease cannot be detected, a preclinical state and a clinical state. The natural history of the disease is assumed to be progressive. The parameters to be estimated are the sensitivity of one or two disease detection modalities and the characteristics of the preclinical sojourn time distribution under both the stable disease and nonstable disease models. The stable-disease model assumes that the incidence of prevalence of a disease is independent of age or chronological time, while the nonstable disease model allows quantities to depend on time. With the nonstable disease model, the relevant parameters can be jointly estimated by a two-step iteration procedure from the likelihood function. For the stable disease model, the sensitivity and the parameters of the sojourn time distribution of the preclinical state can be obtained directly from a conditional likelihood function. Applications are made to recent clinical trials for the early detection of breast cancer.