A Comparison of Modeling Scales in Flexible Parametric Models
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cox-regression and parametric survival models are quite common in the analysis of survival data. Recently, Flexible Parametric Models (FPM), have been introduced which are extensions of the parametric models such as Weibull (hazard- scale) model, loglogistic (odds-scale) model, and lognormal (probit-scale) model. In this presentation we aim to statistically compare between these modeling scales. Methods: We used Stata code stpm2 to compare flexible parametric models based on these three different scales. We used two subsets of the U.S. National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) dataset; Ovarian cancer diagnosed between 1991 and 2010 and colorectal cancer diagnosed in men between 2001 and 2010 for this illustration. Results: The ovarian and colorectal dataset included data from 13810 and 42002 patients, respectively. Patients were classified into different age groups. The results will be presented using graphs to compare survival curves, trends in one-year and five-year survival rates, and mortality rates. Conclusion: In general, there were no substantial differences between the three modeling scales, although the probit-scale showed better fit based on the Akaike information criterion (AIC) for both datasets.
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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 | 0,076 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».