Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thời gian sống của chó hoang được ước tính bằng phương pháp cho dữ liệu sống lâu dài với kiểm duyệt phụ thuộc
Tóm tắt
Quần thể chó hoang đang là vấn đề đáng lo ngại ở các nước đang phát triển. Sự hiện diện của chó hoang có liên quan đến các hậu quả về môi trường và sức khỏe cộng đồng, chẳng hạn như sự lây lan của các bệnh truyền nhiễm từ động vật sang người. Do đó, các quản lý sức khỏe cộng đồng căn cứ vào việc thúc đẩy sức khỏe cộng đồng dựa trên các biện pháp vệ sinh, bao gồm cả việc kiểm soát quần thể chó hoang. Trong bối cảnh này, cần đánh giá động lực sống của chó hoang, xem xét tất cả các đặc điểm của dữ liệu, bao gồm cả sự sống sót lâu dài. Trong các nghiên cứu dài hạn, một số nguyên nhân kiểm duyệt thường bị giả định sai là độc lập, dẫn đến thiên lệch bị bỏ qua. Do đó, chúng tôi đề xuất một phương pháp dựa trên xác suất cho dữ liệu sống lâu dài có cụm, phù hợp để tiếp nhận kiểm duyệt phụ thuộc. Mối liên hệ giữa thời gian sống và kiểm duyệt phụ thuộc được tiếp nhận thông qua cách tiếp cận có điều kiện của các mô hình yếu tố dễ bị tổn thương. Các phân phối biên có thể được điều chỉnh với giả định phân phối Weibull hoặc phân phối hàm mảnh theo thứ tự, tương ứng. Một thuật toán Monte Carlo kỳ vọng - tối đa hóa được phát triển để ước tính các ước lượng đã đề xuất. Kết quả của nghiên cứu mô phỏng cho thấy độ thiên lệch tương đối nhỏ và xác suất bao phủ gần với mức định mức, cho thấy phương pháp đã đề xuất hoạt động tốt. Hơn nữa, khả năng nhận dạng của mô hình được đảm bảo khi dữ liệu có cấu trúc cụm. Cuối cùng, chúng tôi phân tích thời gian sống của chó hoang từ West Bengal, Ấn Độ, được thu thập từ năm 2010 đến năm 2015, và kết luận rằng thời gian sống (chết do nguyên nhân tự nhiên) có tương quan âm với kiểm duyệt phụ thuộc (nguyên nhân thiếu).
Từ khóa
#Chó hoang #quần thể #kiểm duyệt phụ thuộc #sống lâu dài #mô hình yếu tố dễ bị tổn thương #phân phối Weibull #thuật toán Monte CarloTài liệu tham khảo
Beaver BV (2009) Canine social behavior. Canine behavior, 2nd edn. Elsevier, Saint Louis, pp 133–192
Belo VS, Struchiner CJ, Werneck GL, Teixeira Neto RG, Tonelli GB, de Carvalho Júnior CG, Ribeiro RAN, da Silva ES (2017) Abundance, survival, recruitment and effectiveness of sterilization of free-roaming dogs: a capture and recapture study in Brazil. PLoS ONE 12:e0187233
Belo VS, Werneck GL, da Silva ES, Barbosa DS, Struchiner CJ (2015) Population estimation methods for free-ranging dogs: a systematic review. PLoS ONE 10:e0144830
Berkson J, Gage RP (1952) Survival curve for cancer patients following treatment. J Am Stat Assoc 47:501–515
Bernhardt PW (2016) A flexible cure rate model with dependent censoring and a known cure threshold. Stat Med 35:4607–4623
Boag JW (1949) Maximum likelihood estimates of the proportion of patients cured by cancer therapy. J R Stat Soc B11:15–53
Calsavara VF, Tomazella VL, Fogo JC (2013) The effect of frailty term in the standard mixture model. Chil J Stat 4:95–109
Cancho VG, Macera MA, Suzuki AK, Louzada F, Zavaleta KE (2020) A new long-term survival model with dispersion induced by discrete frailty. Lifetime Data Anal 26:221–244
Cancho VG, Rodrigues J, Castro MD (2011) A flexible model for survival data with a cure rate: a bayesian approach. J Appl Stat 38:57–70
Castro MD, Cancho VG, Rodrigues J (2009) A bayesian long-term survival model parametrized in the cured fraction. Biom J 51:443–455
Chaves JDS, Rodrigues J (2011) Standard exponential cure rate model with noninformative or informative uniform-exponential censoring. Commun Stat Simul Comput 40:364–382
Chen C-M, Lu T-FC, Chen M-H, Hsu C-M (2012) Semiparametric transformation models for current status data with informative censoring. Biom J 54:641–656
Chen M-H, Harrington DP, Ibrahim JG (2002) Bayesian cure rate models for malignant melanoma: a case-study of eastern cooperative oncology group trial e1690. J R Stat Soc C51:135–150
Chen M-H, Ibrahim JG, Sinha D (1999) A new bayesian model for survival data with a surviving fraction. J Am Stat Assoc 94:909–919
Czupryna AM, Brown JS, Bigambo MA, Whelan CJ, Mehta SD, Santymire RM, Lankester FJ, Faust LJ (2016) Ecology and demography of free-roaming domestic dogs in rural villages near Serengeti national park in Tanzania. PLoS ONE 11:e0167092
Dalla Villa P, Kahn S, Stuardo L, Iannetti L, Di Nardo A, Serpell J (2010) Free-roaming dog control among OIE-member countries. Prev Vet Med 97:58–63
Day MJ, Breitschwerdt E, Cleaveland S, Karkare U, Khanna C, Kirpensteijn J, Kuiken T, Lappin MR, McQuiston J, Mumford E et al (2012) Surveillance of zoonotic infectious disease transmitted by small companion animals. Emerg Infect Dis 18:e1
Demarqui FN, Dey DK, Loschi RH, Colosimo EA (2014) Fully semiparametric bayesian approach for modeling survival data with cure fraction. Biom J 56:198–218
Dempster AP, Laird NM, Rubin DB (1977) Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. J R Stat Soc B39:1–38
Diao G, Yin G (2012) A general transformation class of semiparametric cure rate frailty models. Ann Inst Stat Math 64:959–989
Dunson DB, Dinse GE (2002) Bayesian models for multivariate current status data with informative censoring. Biometrics 58:79–88
Emura T, Chen Y-H (2018) Analysis of survival data with dependent censoring: copula-based approaches. Springer, New York
Emura T, Nakatochi M, Murotani K, Rondeau V (2017) A joint frailty-copula model between tumour progression and death for meta-analysis. Stat Methods Med Res 26:2649–2666 (PMID: 26384516)
Farewell VT (1977) A model for a binary variable with time-censored observations. Biometrika 64:43–46
Freitas LA, Rodrigues J (2013) Standard exponential cure rate model with informative censoring. Commun Stat-Simul Comput 42:8–23
Gorfine M, Hsu L (2011) Frailty-based competing risks model for multivariate survival data. Biometrics 67:415–426
Guilloux AG, Panachão LI, Alves AJ, Zetun CB, Cassenote AJ, Dias RA (2018) Stray dogs in urban fragments: relation between population’s perception of their presence and socio-demographic factors. Pesquisa Veterinária Brasileira 38:89–93
Hougaard P (1995) Frailty models for survival data. Lifetime Data Anal 1:255–273
Huang X, Wolfe RA (2002) A frailty model for informative censoring. Biometrics 58:510–520
Ibrahim JG, Chen M-H, Sinha D (2001) Bayesian semiparametric models for survival data with a cure fraction. Biometrics 57:383–388
International W (2022) Global Dog Campaign a WellBeing International initiative. https://wellbeingintl.org/global-dog-campaign/about-gdc. Accessed 15 Mar 2022
Kalbfleisch JD, Prentice RL (2011) The Statistical analysis of failure time data. Wiley, Hoboken
Kim S, Chen M-H, Dey DK, Gamerman D (2007) Bayesian dynamic models for survival data with a cure fraction. Lifetime Data Anal 13:17–35
Knobel DL, Cleaveland S, Coleman PG, Fèvre EM, Meltzer MI, Miranda MEG, Shaw A, Zinsstag J, Meslin F-X (2005) Re-evaluating the burden of rabies in Africa and Asia. Bull World Health Organ 83:360–368
Kuk AY, Chen C-H (1992) A mixture model combining logistic regression with proportional hazards regression. Biometrika 79:531–541
Li Y, Tiwari RC, Guha S (2007) Mixture cure survival models with dependent censoring. J R Stat Soc 69:285–306
Liu Y, Hu T, Sun J (2017) Regression analysis of current status data in the presence of a cured subgroup and dependent censoring. Lifetime Data Anal 23:626–650
López-Cheda A, Jácome MA, López-de Ullibarri I (2021) npcure: an r package for nonparametric inference in mixture cure models. R J 13:21–41
Louis TA (1982) Finding the observed information matrix when using the EM algorithm. J R Stat Soc B44:226–233
Maller RA, Zhou S (1992) Estimating the proportion of immunes in a censored sample. Biometrika 79:731–739
Maller RA, Zhou X (1996) Survival analysis with long-term survivors. Wiley, Hoboken
Othus M, Li Y, Tiwari RC (2009) A class of semiparametric mixture cure survival models with dependent censoring. J Am Stat Assoc 104:1241–1250
Pal SK (2008) Maturation and development of social behaviour during early ontogeny in free-ranging dog puppies in West Bengal, India. Appl Anim Behav Sci 111:95–107
Paul M, Majumder SS, Sau S, Nandi AK, Bhadra A (2016) High early life mortality in free-ranging dogs is largely influenced by humans. Sci Rep 6:1–8
Rodrigues J, Cancho VG, de Castro M, Louzada-Neto F (2009) On the unification of long-term survival models. Stat Probab Lett 79:753–759
Schneider S, Demarqui FN, Colosimo EA, Mayrink VD (2020) An approach to model clustered survival data with dependent censoring. Biom J 62:157–174
Sinha D, Chen M-H, Ibrahim JG (2003) Bayesian inference for survival data with a surviving fraction. Lecture Notes-Monogr Ser 43:117–138
Smith LM, Hartmann S, Munteanu AM, Dalla Villa P, Quinnell RJ, Collins LM (2019) The effectiveness of dog population management: a systematic review. Animals 9:1020
Staplin N, Kimber A, Collett D, Roderick P (2015) Dependent censoring in piecewise exponential survival models. Stat Methods Med Res 24:325–341
Tawiah R, McLachlan GJ, Ng SK (2020) A bivariate joint frailty model with mixture framework for survival analysis of recurrent events with dependent censoring and cure fraction. Biometrics 76:753–766
Taylor JM (1995) Semi-parametric estimation in failure time mixture models. Biometrics 51:899–907
Totton SC, Wandeler AI, Zinsstag J, Bauch CT, Ribble CS, Rosatte RC, McEwen SA (2010) Stray dog population demographics in Jodhpur, India following a population control/rabies vaccination program. Prev Vet Med 97:51–57
Tsiatis A (1975) A nonidentifiability aspect of the problem of competing risks. Proc Natl Acad Sci USA 72:20–22
Vanak AT, Gompper ME (2010) Interference competition at the landscape level: the effect of free-ranging dogs on a native mesocarnivore. J Appl Ecol 47:1225–1232
Wang S, Wang C, Sun J (2021) An additive hazards cure model with informative interval censoring. Lifetime Data Anal 27:244–268
Ward C, Bauer EB, Smuts BB (2008) Partner preferences and asymmetries in social play among domestic dog, Canis lupus familiaris, littermates. Anim Behav 76:1187–1199
Wei GC, Tanner MA (1990) A Monte Carlo implementation of the EM algorithm and the poor man’s data augmentation algorithms. J Am Stat Assoc 85:699–704
Wienke A (2011) Frailty models in survival analysis. Biostatistics series. CRC Press, Boca Raton
Yakovlev AY, Asselain B, Bardou V, Fourquet A, Hoang T, Rochefediere A, Tsodikov A (1993) A simple stochastic model of tumor recurrence and its application to data on premenopausal breast cancer. Biometrie et analyse de donnees spatio-temporelles 12:66–82
Yee TW (2010) The vgam package for categorical data analysis. J Stat Softw 32:1–34
Yin G, Ibrahim JG (2005) A general class of bayesian survival models with zero and nonzero cure fractions. Biometrics 61:403–412
Yu B, Tiwari RC, Cronin KA, Feuer EJ (2004) Cure fraction estimation from the mixture cure models for grouped survival data. Stat Med 23:1733–1747