Bayesian Kaplan-Meier analysis
Bayesian Kaplan-Meier analysis extends the classical Kaplan-Meier estimator by placing a prior distribution over the survival function and updating it with observed time-to-event data to obtain a full posterior distribution for the survival curve. This approach, rooted in Susarla and Van Ryzin's 1976 Dirichlet-process framework, yields credible intervals rather than confidence intervals and enables coherent incorporation of prior clinical knowledge, making it particularly valuable in small-sample or early-phase clinical settings.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Susarla, V., & Van Ryzin, J. (1976). Nonparametric Bayesian estimation of survival curves from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 71(356), 897–902. · DOI 10.1080/01621459.1976.10480966
- Diaconis, P., & Freedman, D. (1986). On the consistency of Bayes estimates. The Annals of Statistics, 14(1), 1–26. · DOI 10.1214/aos/1176349830
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.