Impact of the model‐building strategy on inference about nonlinear and time‐dependent covariate effects in survival analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cox's proportional hazards (PH) model assumes constant-over-time covariate effects. Furthermore, most applications assume linear effects of continuous covariates on the logarithm of the hazard. Yet, many prognostic factors have time-dependent (TD) and/or nonlinear (NL) effects, that is, violate these conventional assumptions. Detection of such complex effects could affect prognosis and clinical decisions. However, assessing the effects of each of the multiple, often correlated, covariates in flexible multivariable analyses is challenging. In simulations, we investigated the impact of the approach used to build the flexible multivariable model on inference about the TD and NL covariate effects. Results demonstrate that the conclusions regarding the statistical significance of the TD/NL effects depend heavily on the strategy used to decide which effects of the other covariates should be adjusted for. Both a failure to adjust for true TD and NL effects of relevant covariates and inclusion of spurious effects of covariates that conform to the PH and linearity assumptions increase the risk of incorrect conclusions regarding other covariates. In this context, iterative backward elimination of nonsignificant NL and TD effects from the multivariable model, which initially includes all these effects, may help discriminate between true and spurious effects. The practical importance of these issues was illustrated in an example that reassessed the predictive ability of selected biomarkers for survival in advanced non-small-cell lung cancer. In conclusion, a careful model-building strategy and flexible modeling of multivariable survival data can yield new insights about predictors' roles and improve the validity of analyses.
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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 | 0,116 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».