A unified framework for cutoff discovery under nonlinear risk structures in competing risks survival data: DH-SCAD approach
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114156
과학기술정보통신부
한국연구재단
대전대학교
우숙영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,494만원
4,494만원
기초연구
대학
대전광역시 동구
수학 > 응용통계 > 의학/생물통계
... and Adaptive cutoff Discovery)를 개발하는 것입니다. 4년의 연구 기간을 통해 이론적 수식 정립부터 실제 임상 데이터 검증, 그리고 연구자들이 즉시 활용 가능한 R 소프트웨어 패키지 및 가이드라인 구축까지 완성하는 것을 목표로 합니다.1. 핵심 연구 목표 및 필요성기존의 예후인자 절단값(Cutoff) 탐색 방식은 비례위험 가정을 전제하거나 경쟁위험을 적절히 처리하지 ...
... Stability)을 동시에 고려한 최종 선택 목적함수를 수립합니다. 예측력만 높은 불안정한 절단값 대신, 재현 가능성이 높고 실제 위험도를 잘 반영하는 값을 최종 채택합니다. 개발된 방법론은 암 재발, 장기이식 실패 등 실제 임상 코호트 데이터를 통해 검증하며, 최종적으로 임상 연구자들이 쉽게 사용할 수 있는 R 소프트웨어 패키지 및 자동 분석 리포트 기능을 구현합니다.
... 비선형성과 경쟁위험을 고려한 분석 절차를 체계화하여, 임상 연구자들이 데이터 구조에 따라 최적의 모델(CRCC 또는 DH-SCAD)을 선택할 수 있는 표준 가이드라인을 배포하겠습니다. 나. 소프트웨어 보급 및 실무 적용-R 패키지(dhscad) 개발 및 공개: 통계 비전공 연구자들도 본 방법론을 쉽게 활용할 수 있도록 R 오픈소스 패키지를 개발하여 CRAN 등에 공개할 예정입니다. 이 패키지는 ...