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Enregistrement W2785428416 · doi:10.1186/s41512-018-0026-5

The current application of the Royston-Parmar model for prognostic modeling in health research: a scoping review

2018· review· en· W2785428416 sur OpenAlexafffund
Ryan Ng, Kathy Kornas, Rinku Sutradhar, Walter P. Wodchis, Laura C. Rosella

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Prognostic Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Epidemiology
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareResearch Manitoba
Mots-clésCurrent (fluid)Computer scienceRisk analysis (engineering)EngineeringManagement scienceData scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: , a model which fits a restricted cubic spline to flexibly model the baseline log cumulative hazard on the proportional hazards scale. This feature permits absolute measures of effect (e.g., hazard rates) to be estimated at all time points, an important feature when using the model. The Royston-Parmar model can also incorporate time-dependent effects and be used on different scales (e.g., proportional odds, probit). These features make the Royston-Parmar model attractive for prediction, yet their current uptake for prognostic modeling is unknown. Thus, the objectives were to conduct a scoping review of how the Royston-Parmar model has been applied to prognostic models in health research, to raise awareness of the model, to identify gaps in current reporting, and to offer model building considerations and reporting suggestions for other researchers. METHODS: Five electronic databases and gray literature indexed in web sources from 2001 to 2016 were searched to identify articles for inclusion in the scoping review. Two reviewers independently screened 1429 articles, and after applying exclusion criteria through a two-step screening process, data from 12 studies were abstracted. RESULTS: Since 2001, only 12 studies were identified that used the Royston-Parmar model in some capacity for prognostic modeling, 10 of which used the model as the basis for their prognostic model. The restricted cubic spline varied across studies in the number of interior knots (range 1 to 6), and only three studies reported knot placement. Three studies provided details about the baseline function, with two studies using a figure and the third providing coefficients. However, no studies provided adequate information on their restricted cubic spline to permit others to validate or completely use the model. CONCLUSIONS: Despite the advantages of the Royston-Parmar model for prognostic models, they are not widely used in health research. Better reporting of details about the restricted cubic spline is needed, so the prognostic model can be used and validated by others. REGISTRATION: The protocol was registered with Open Science Framework (https://osf.io/r3232/).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,361
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,361
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,011
Bibliométrie0,0190,029
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,858
Tête enseignante GPT0,689
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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