Assessing Incremental Value of Biomarkers with Multi-phase Nested Case-control Studies
Notice bibliographique
Résumé
Accurate risk prediction models are needed to identify different risk groups for individualized prevention and treatment strategies. In the Nurses' Health Study, to examine the effects of several biomarkers and genetic markers on the risk of rheumatoid arthritis (RA), a three-phase nested case-control (NCC) design was conducted, in which two sequential NCC subcohorts were formed with one nested within the other, and one set of new markers measured on each of the subcohorts. One objective of the study is to evaluate clinical values of novel biomarkers in improving upon existing risk models because of potential cost associated with assaying biomarkers. In this paper, we develop robust statistical procedures for constructing risk prediction models for RA and estimating the incremental value (IncV) of new markers based on three-phase NCC studies. Our method also takes into account possible time-varying effects of biomarkers in risk modeling, which allows us to more robustly assess the biomarker utility and address the question of whether a marker is better suited for short-term or long-term risk prediction. The proposed procedures are shown to perform well in finite samples via simulation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».