External validation of the OHTS-EGPS model for predicting the 5-year risk of open-angle glaucoma in ocular hypertensives
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To independently evaluate and compare the performance of the Ocular Hypertension Treatment Study-European Glaucoma Prevention Study (OHTS-EGPS) prediction equation for estimating the 5-year risk of open-angle glaucoma (OAG) in four cohorts of adults with ocular hypertension. METHODS: Data from two randomised controlled trials and two observational studies were analysed individually to assess transferability of the prediction equation between different geographical locations and settings. To make best use of the data and to avoid bias, missing predictor values were imputed using multivariate imputation by chained equations. Using the OHTS-EGPS risk prediction equation, predicted risk was calculated for each patient in each cohort. We used the c-index, calibration plot and calibration slope to evaluate predictive ability of the equation. RESULTS: Analyses were based on 393, 298, 188 and 159 patients for the Rotterdam, Moorfields, Dunfermline, and Nottingham cohorts, respectively. The discriminative ability was good, with c-indices between 0.69 and 0.83. In calibration analyses, the risk of OAG was generally overestimated, although for the Rotterdam cohort the calibration slope was close to 1 (1.09, 95% CI 0.72 to 1.46), the ideal value when there is perfect agreement between predicted and observed risks. CONCLUSIONS: The OHTS-EGPS risk prediction equation has predictive utility, but further validation in a population-based setting is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».