Weighted Risk(가중 위험)란 무엇입니까?
Weighted Risk 가중 위험 - The Mosquito Model also predicted a decrease in risk in current high-risk areas, with an overall reduction in the population-weighted relative risk (but an increase in area-weighted risk). [1] The methods range from a simple dichotomous or count scores to those quantifying as weighted risks such as the Family history density (FHD) measures. [2] Compared with controls, the weighted risk of AF was increased by 11% (hazard ratio = 1. [3] By contrast, difficulty to access the site, environmental factors and pollution were found to be low-weighted risks with the least likelihood of occurrence. [4] We show the superiority of this weighted risk, using both simulated data and an empirical control: air-temperature prediction in France. [5] A weighted risk-prediction model was developed and validated. [6] Also, one of the striking results of what appeared in the ninth criterion, which represents the capital to the weighted risky assets, as it was a high percentage in most banks in the Kurdistan Region, the sample of the study, and this may be due to the flexibility shown by the instructions of the Central Bank of Iraq (or deficiencies in them), when Calculation of this standard. [7]모기 모델은 또한 인구 가중 상대 위험의 전반적인 감소(그러나 면적 가중 위험의 증가)와 함께 현재 고위험 지역의 위험 감소를 예측했습니다. [1] 방법은 단순한 이분법 또는 개수 점수에서 가족력 밀도(FHD) 측정과 같은 가중 위험으로 정량화하는 방법에 이르기까지 다양합니다. [2] 대조군과 비교하여 심방세동의 가중 위험은 11% 증가했습니다(위험 비율 = 1. [3] 이에 반해 현장접근의 어려움, 환경요인, 공해 등은 발생 가능성이 가장 낮고 위험도가 낮은 것으로 나타났다. [4] 우리는 시뮬레이션된 데이터와 경험적 통제인 프랑스의 기온 예측을 모두 사용하여 이 가중 위험의 우월성을 보여줍니다. [5] 가중 위험 예측 모델이 개발되고 검증되었습니다. [6] 또한 본 연구의 표본인 쿠르드 지역의 대부분의 은행에서 높은 비율을 보였기 때문에 가중위험자산에 대한 자본을 나타내는 아홉 번째 기준에서 나타난 것의 놀라운 결과 중 하나이며, 이는 아마도 이 표준을 계산할 때 이라크 중앙 은행 (또는 그 결함)의 지시에 따라 유연성이 나타납니다. [7]
random effects model
Efficacy of pleurodesis protocol was estimated by calculating the Mantel-Haenszel-weighted risk ratio (RR) using a random-effects model available from RevMan 5. [1] Efficacy of pleurodesis protocol was estimated by calculating the Mantel-Haenszel-weighted risk ratio (RR) using a random-effects model available from RevMan 5. [2] Efficacy of pleurodesis protocol was estimated by calculating the Mantel-Haenszel-weighted risk ratio (RR) using a random-effects model available from RevMan 5. [3]흉막 유착 프로토콜의 효능은 RevMan 5에서 사용할 수 있는 무작위 효과 모델을 사용하여 Mantel-Haenszel 가중 위험 비율(RR)을 계산하여 추정되었습니다. [1] 흉막 유착 프로토콜의 효능은 RevMan 5에서 사용할 수 있는 무작위 효과 모델을 사용하여 Mantel-Haenszel 가중 위험 비율(RR)을 계산하여 추정되었습니다. [2] nan [3]
weighted risk score 가중 위험 점수
Starting from a published RPPA-based seven-protein signature of receptor tyrosine kinase (RTK) pathway activity in the form of an unweighted sum of the seven protein measurements, shown to have prognostic value in a 445-patient renal clear cell carcinoma cohort (TCGA-KIRC), we demonstrated that strong stratification of patients into high and low risk groups can be achieved by using a statistical approach—LASSO regression—with no a priori biological knowledge, to select from the 233 proteins and optimally combine their RPPA measurements into a weighted risk score. [1] Based on the regression coefficients a weighted risk score was created. [2] A weighted risk score incorporating age and ejection fraction was used to stratify patients into low-, medium-, and high-risk groups. [3] The highest quartile group (≥75th percentile) of weighted risk score had approximately 12. [4] Area under receiver operating characteristic curve using weighted risk scores (effect estimates) showed substantial strength for model comprising TRD + GATA (AUC = 0. [5] The total weighted risk score at a cut-off > 2 showed a significant good power of discrimination (area under the curve = 0. [6] Main outcome was accuracy of weighted risk score (measured by area under receiver operator curve (AUC)) and performance characteristics for various cut-off scores. [7] The weighted risk scores used in this study were based on US norms, and compared the FYI differences between China and the U. [8] We aimed to develop and evaluate a weighted risk score for predicting difficult facemask ventilation during anaesthesia. [9] Based on the regression parameters, we established a predictive index with weighted risk score of 1 assigned each to sex, TMC, and GMC/TM ratio. [10] This model was used to create a weighted risk score ("NEONATE" score; 0-76 points), with >75% accuracy in the learning and validation cohorts. [11] A weighted risk score cut-off with the highest sensitivity and specificity was determined. [12] In this study, we examined 4889 courses of chemotherapy in patients with hematological diseases to establish a training dataset (n = 3500) by simple random sampling to develop a weighted risk score for proven or probable IFD through multivariate regression, which included the following variables: male patients, induction chemotherapy for newly diagnosed or relapsed disease, neutropenia, neutropenia longer than 10 days, hypoalbuminemia, central-venous catheter, and history of IFD. [13]공개된 RPPA 기반 RTK(수용체 티로신 키나제) 경로 활성의 7개 단백질 시그니처에서 시작하여 445명의 환자를 대상으로 하는 신장 투명 세포 암종 코호트(TCGA)에서 예후 가치가 있는 것으로 나타난 7개의 단백질 측정값의 비가중 합계 형태로 표시됩니다. -KIRC), 우리는 사전 생물학적 지식 없이 통계적 접근(LASSO 회귀)을 사용하여 233개의 단백질에서 선택하고 RPPA 측정을 가중 위험 점수. [1] 회귀 계수를 기반으로 가중 위험 점수를 만들었습니다. [2] 연령과 박출률을 통합한 가중 위험 점수를 사용하여 환자를 저, 중, 고 위험 그룹으로 계층화했습니다. [3] 가중 위험 점수의 가장 높은 사분위수 그룹(≥75번째 백분위수)은 약 12였습니다. [4] 가중 위험 점수(효과 추정치)를 사용한 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역은 TRD + GATA(AUC = 0)로 구성된 모델에 대해 상당한 강점을 보였습니다. [5] 컷오프 > 2에서 총 가중 위험 점수는 상당한 우수한 식별력을 보여주었습니다(곡선 아래 면적 = 0. [6] 주요 결과는 가중 위험 점수(AUC(Receiver Operator Curve) 아래 영역으로 측정) 및 다양한 컷오프 점수에 대한 성능 특성의 정확도였습니다. [7] 이 연구에 사용된 가중 위험 점수는 미국 규범을 기반으로 했으며 중국과 미국의 FYI 차이를 비교했습니다. [8] 우리는 마취 중 안면 마스크 환기의 어려움을 예측하기 위한 가중 위험 점수를 개발하고 평가하는 것을 목표로 했습니다. [9] 회귀 매개변수를 기반으로 성별, TMC 및 GMC/TM 비율에 각각 할당된 가중 위험 점수 1로 예측 지수를 설정했습니다. [10] 이 모델은 학습 및 검증 코호트에서 75% 이상의 정확도로 가중 위험 점수("NEONATE" 점수, 0-76점)를 생성하는 데 사용되었습니다. [11] 가장 높은 민감도와 특이성을 가진 가중 위험 점수 컷오프가 결정되었습니다. [12] 이 연구에서 우리는 다음 변수를 포함하는 다변량 회귀를 통해 입증되거나 가능한 IFD에 대한 가중 위험 점수를 개발하기 위해 단순 무작위 샘플링으로 훈련 데이터 세트(n = 3500)를 설정하기 위해 혈액 질환 환자에서 4889개의 화학 요법 과정을 조사했습니다. 남성 환자, 새로 진단되거나 재발한 질병에 대한 유도 화학요법, 호중구 감소증, 10일 이상의 호중구 감소증, 저알부민혈증, 중심 정맥 카테터 및 IFD의 병력. [13]
weighted risk ratio 가중 위험 비율
20%); inverse probability-weighted risk ratio 1. [1] A meta-analysis with inverse-variance, random-effects modelling was used to estimate a mean, weighted risk ratio effect size measure of vaccine uptake. [2] 52% of patients starting domperidone; weighted risk ratio 2. [3] Efficacy of pleurodesis protocol was estimated by calculating the Mantel-Haenszel-weighted risk ratio (RR) using a random-effects model available from RevMan 5. [4] Efficacy of pleurodesis protocol was estimated by calculating the Mantel-Haenszel-weighted risk ratio (RR) using a random-effects model available from RevMan 5. [5] MethodThe method was a quantitative analysis using rates and weighted risk ratios. [6] Efficacy of pleurodesis protocol was estimated by calculating the Mantel-Haenszel-weighted risk ratio (RR) using a random-effects model available from RevMan 5. [7] Associations were analyzed using generalized linear model with log link and Poisson distribution, and then weighted risk ratio (RR) and 95% confidence intervals (CI) were reported. [8] Weighted risk ratios (RRs) were obtained using modified Poisson regression and weighted risk differences (RDs) using binomial regression. [9] We utilized quantitative analysis, including rates and weighted risk ratios, to assess disproportionality in disciplinary exclusions in terms of suspensions and expulsions. [10] 71%); the weighted risk ratio was 0. [11]20%); 역 확률 가중 위험 비율 1. [1] 역분산, 무작위 효과 모델링을 사용한 메타 분석을 사용하여 백신 섭취의 평균 가중 위험 비율 효과 크기 측정값을 추정했습니다. [2] 돔페리돈을 시작하는 환자의 52%; 가중 위험 비율 2. [3] 흉막 유착 프로토콜의 효능은 RevMan 5에서 사용할 수 있는 무작위 효과 모델을 사용하여 Mantel-Haenszel 가중 위험 비율(RR)을 계산하여 추정되었습니다. [4] 흉막 유착 프로토콜의 효능은 RevMan 5에서 사용할 수 있는 무작위 효과 모델을 사용하여 Mantel-Haenszel 가중 위험 비율(RR)을 계산하여 추정되었습니다. [5] 방법 방법은 요율과 가중위험비를 이용한 정량적 분석이었다. [6] nan [7] 로그 링크 및 포아송 분포가 있는 일반화 선형 모델을 사용하여 연관성을 분석한 다음 가중 위험 비율(RR) 및 95% 신뢰 구간(CI)을 보고했습니다. [8] 수정된 푸아송 회귀를 사용하여 가중 위험 비율(RR)을 얻었고 이항 회귀를 사용하여 가중 위험 차이(RD)를 얻었습니다. [9] 우리는 정학 및 퇴학 측면에서 징계 배제의 불균형을 평가하기 위해 비율 및 가중 위험 비율을 포함한 정량적 분석을 활용했습니다. [10] 71%); 가중 위험 비율은 0이었습니다. [11]
weighted risk factor 가중 위험 요소
The ideal solutions centered on the creation of a predictive analytic tool that would help social service providers determine who is most likely, based on a set of weighted risk factors, to engage in gun violence. [1] CONCLUSIONS We present a score integrating multiple appropriately weighted risk factors to identify the subgroup of patients with rTOF who are at high annual risk of death who may benefit from targeted therapy. [2] We developed a useful scoring system combining weighted risk factors derived from a regression model: (3 × presence PET-CT involvement) + (3 × PET-CT maximum standardised uptake value ≥20) + (2 × diabetes comorbidity) + (1 × age ≥60 years) + (1 × body mass index ≥30). [3] Kriging method was used to interpolate a weighted risk factor upon a 5-point risk estimate was developed for estimating area risk on a 5-point scale. [4]이상적인 솔루션은 사회 서비스 제공자가 일련의 가중 위험 요소를 기반으로 총기 폭력에 가담할 가능성이 가장 높은 사람을 결정하는 데 도움이 되는 예측 분석 도구를 만드는 데 중점을 둡니다. [1] 결론 우리는 표적 요법의 혜택을 받을 수 있는 연간 사망 위험이 높은 rTOF 환자의 하위 그룹을 식별하기 위해 적절하게 가중된 여러 위험 요소를 통합한 점수를 제시합니다. [2] 우리는 회귀 모델에서 파생된 가중 위험 요소를 결합하는 유용한 점수 시스템을 개발했습니다. 연령 ≥60 세) + (1 × 체질량 지수 ≥30). [3] Kriging 방법은 5점 척도에서 지역 위험을 추정하기 위해 개발된 5점 위험 추정치에 가중 위험 요소를 보간하는 데 사용되었습니다. [4]
weighted risk contribution
We further generate a number of price paths for the original index, the modified index and their components, according to a Dynamic Conditional Correlation GARCH specification, to assess the efficiency of the index weighted risk contribution scheme. [1] In addition, we also investigate the performance of tactical asset allocation in terms of other usual portfolio strategies: minimum variance portfolio (MVP), tangency portfolio (TP), equally weighted risk contribution portfolio (ERCP), most diversified portfolio (MDP), Volatility timing portfolio (VTP) and Reward-to-risk timing portfolio (RRTP). [2] We find a crypto–gold weighting based on Weighted Risk Contribution to be historically more effective in terms of Sharpe Ratio than several alternative asset allocation strategies including Shannon’s Demon. [3]인덱스 가중 위험 기여 계획의 효율성을 평가하기 위해 동적 조건부 상관 관계 GARCH 사양에 따라 원래 인덱스, 수정된 인덱스 및 구성 요소에 대한 여러 가격 경로를 추가로 생성합니다. [1] 또한, 다른 일반적인 포트폴리오 전략 측면에서 전술적 자산 배분의 성과를 조사합니다: 최소 분산 포트폴리오(MVP), 접선 포트폴리오(TP), 동일 가중 위험 기여 포트폴리오(ERCP), 가장 다양화된 포트폴리오(MDP), 변동성 타이밍 포트폴리오(VTP) 및 위험 보상 타이밍 포트폴리오(RRTP). [2] 우리는 가중 위험 기여에 기반한 암호화 금 가중치가 Shannon의 악마를 포함한 여러 대체 자산 할당 전략보다 샤프 비율 측면에서 역사적으로 더 효과적이라는 것을 발견했습니다. [3]
weighted risk priority
The results showed that risk in marketing chain got the highest priority to be controlled since the greatest potential failure occurred in this channel with the weighted Risk Priority Number about 647. [1] Risiko yang diprioritaskan dengan nilai Weighted Risk Priority Number (WRPN) tertinggi sebesar 6,124 yaitu kejadian risiko material bahan baku terlambat datang. [2] To evaluate the inaccuracy problem, and use the copula function to model the reliability of the relevant multiple failure modes, and obtain the failure probability of each MCSS, and use it as the probability weight to propose the Fuzzy Weighted Geometric Mean probability weighted risk priority number (PWGMRPN) algorithm. [3]결과는 가중된 위험 우선 순위 번호가 약 647인 이 채널에서 가장 큰 잠재적 실패가 발생했기 때문에 마케팅 체인의 위험이 제어해야 할 가장 높은 우선 순위를 갖는 것으로 나타났습니다. [1] 가장 높은 WRPN(Weighted Risk Priority Number)으로 우선 순위가 매겨진 위험은 6.124, 즉 원자재가 늦게 도착할 위험입니다. [2] 부정확성 문제를 평가하고, copula 함수를 사용하여 관련 다중 고장 모드의 신뢰도를 모델링하고, 각 MCSS의 고장 확률을 구하고, 이를 확률 가중치로 사용하여 퍼지 가중 기하 평균 확률 가중 위험 우선 순위 번호를 제안합니다. (PWGMRPN) 알고리즘. [3]
weighted risk difference 가중 위험 차이
Results: The method yielded similar 2-year effectiveness estimates for the full-series protocols; weighted risk difference estimates comparing unvaccinated children to those adherent to either full-series (two-dose RV1, three-dose RV5) corresponded to four fewer hospitalizations and 12 fewer ED visits over the 2-year period per 1,000 children. [1] Risk ratios were obtained using a modified Poisson regression and weighted risk differences using binomial regression. [2] We used data from non-hospitalised SARS-CoV-2-positive and matched SARS-CoV-2-negative individuals from 2 weeks to 6 months after a SARS-CoV-2 test to obtain propensity score-weighted risk differences (RDs) and risk ratios (RRs) for initiation of 14 drug groups and 27 hospital diagnoses indicative of potential post-acute effects. [3]결과: 이 방법은 전체 시리즈 프로토콜에 대해 유사한 2년 효과 추정치를 산출했습니다. 백신 접종을 하지 않은 어린이를 전체 시리즈(2회 용량 RV1, 3회 용량 RV5)에 충실한 어린이와 비교한 가중 위험 차이 추정치는 어린이 1,000명당 2년 동안 4번의 더 적은 입원과 12번의 더 적은 ED 방문에 해당했습니다. [1] 수정된 푸아송 회귀를 사용하여 위험 비율을 얻었고 이항 회귀를 사용하여 가중 위험 차이를 얻었습니다. [2] 우리는 SARS-CoV-2 검사 후 2주에서 6개월 사이에 입원하지 않은 SARS-CoV-2 양성 및 일치 SARS-CoV-2 음성 개인의 데이터를 사용하여 성향 점수 가중 위험 차이(RD) 및 14개 약물 그룹 및 27개 병원 진단 시작에 대한 위험 비율(RR)은 잠재적인 급성 후 영향을 나타냅니다. [3]
weighted risk index
The risk preference of distribution companies is considered via integrating the weighted risk index and the expected profit in the objective function. [1] These risks also need to be quantified and combined to give a weighted risk index score. [2]유통업체의 위험선호도는 가중위험지수와 기대이익을 목적함수로 통합하여 고려한다. [1] 이러한 위험은 또한 가중 위험 지수 점수를 제공하기 위해 계량화되고 결합되어야 합니다. [2]
weighted risk measure
Relative risk is defined as the difference between the risk measure of a bank and the weighted risk measure of the banking sector. [1] However, in the presence of high data variability, the solutions from expected value models may not be robust, and hence weighted risk measures are introduced in the objective function. [2]상대 위험은 은행의 위험 척도와 은행 부문의 가중 위험 척도의 차이로 정의됩니다. [1] 그러나 높은 데이터 변동성이 있는 경우 기대 가치 모델의 솔루션이 견고하지 않을 수 있으므로 가중 위험 측정이 목적 함수에 도입됩니다. [2]