A comparison of regression trees, logistic regression, generalized additive models, and multivariate adaptive regression splines for predicting AMI mortality
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians and health service researchers are frequently interested in predicting patient-specific probabilities of adverse events (e.g. death, disease recurrence, post-operative complications, hospital readmission). There is an increasing interest in the use of classification and regression trees (CART) for predicting outcomes in clinical studies. We compared the predictive accuracy of logistic regression with that of regression trees for predicting mortality after hospitalization with an acute myocardial infarction (AMI). We also examined the predictive ability of two other types of data-driven models: generalized additive models (GAMs) and multivariate adaptive regression splines (MARS). We used data on 9484 patients admitted to hospital with an AMI in Ontario. We used repeated split-sample validation: the data were randomly divided into derivation and validation samples. Predictive models were estimated using the derivation sample and the predictive accuracy of the resultant model was assessed using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve in the validation sample. This process was repeated 1000 times-the initial data set was randomly divided into derivation and validation samples 1000 times, and the predictive accuracy of each method was assessed each time. The mean ROC curve area for the regression tree models in the 1000 derivation samples was 0.762, while the mean ROC curve area of a simple logistic regression model was 0.845. The mean ROC curve areas for the other methods ranged from a low of 0.831 to a high of 0.851. Our study shows that regression trees do not perform as well as logistic regression for predicting mortality following AMI. However, the logistic regression model had performance comparable to that of more flexible, data-driven models such as GAMs and MARS.
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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 | 0,044 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».