Titre : Décollement dentaire

Décollement dentaire : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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Sources (10000 au total)

A novel dynamic Bayesian network approach for data mining and survival data analysis.

Censorship is the primary challenge in survival modeling, especially in human health studies. The classical methods have been limited by applications like Kaplan-Meier or restricted assumptions like t... We proposed a two-slice temporal Bayesian network model for the survival data, introducing the survival and censorship status in each observed time as the dynamic states. A score-based algorithm learn... The simulation study shows the superiority of DBN in bias reduction for many scenarios compared with Cox regression and Kaplan-Meier, especially in the late survival times. In the real-world data, the... Our proposed dynamic Bayesian network model could be used as a data mining technique in the context of survival data analysis. The advantages of this approach are feature selection ability, straightfo...

Measuring concordance of data sources used for infectious disease research in the USA: a retrospective data analysis.

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