Validation of population-based disease simulation models: a review of concepts and methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer simulation models are used increasingly to support public health research and policy, but questions about their quality persist. The purpose of this article is to review the principles and methods for validation of population-based disease simulation models. METHODS: We developed a comprehensive framework for validating population-based chronic disease simulation models and used this framework in a review of published model validation guidelines. Based on the review, we formulated a set of recommendations for gathering evidence of model credibility. RESULTS: Evidence of model credibility derives from examining: 1) the process of model development, 2) the performance of a model, and 3) the quality of decisions based on the model. Many important issues in model validation are insufficiently addressed by current guidelines. These issues include a detailed evaluation of different data sources, graphical representation of models, computer programming, model calibration, between-model comparisons, sensitivity analysis, and predictive validity. The role of external data in model validation depends on the purpose of the model (e.g., decision analysis versus prediction). More research is needed on the methods of comparing the quality of decisions based on different models. CONCLUSION: As the role of simulation modeling in population health is increasing and models are becoming more complex, there is a need for further improvements in model validation methodology and common standards for evaluating model credibility.
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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 | 0,049 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».