The Use of Computer Simulation Modeling to Estimate Complications in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus: Comparative Validation of the Cornerstone Diabetes Simulation Model
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess the validity of the Cornerstone Diabetes Simulation (CDS), a Microsoft Excel ® -based patient-level simulation for type 2 diabetes mellitus based on risk equations from the revised United Kingdom Prospective Diabetes Study Outcomes Model (UKPDS-OM2, also known as UKPDS 82). Three levels of validation were conducted. Internal validation was assessed through independent review and model stress-testing. External validation was addressed by populating the CDS with baseline characteristics and treatment effects from three major diabetes clinical trials used in the Fifth Mount Hood Diabetes Challenge (MH5) for computer simulation models. Cross-validation of predicted outcomes was tested versus eight models that participated in the MH5. Simulated results were compared with observed clinical outcomes via the coefficient of determination ( R 2 ) for both the absolute risk of each clinical outcome and the difference in absolute risk between control and intervention arm in each trial. We ensured transparency of all model inputs and assumptions in reporting. The CDS could be used to predict 18 of 39 single and composite endpoints across the three trials. The model obtained an R 2 of 0.637 for predicted versus observed absolute risks, and an R 2 of 0.442 for predicted versus observed risk differences between control and intervention. Among the other eight models, only one obtained a higher R 2 value under both definitions, albeit based on only four predicted endpoints. The CDS provides good predictions of diabetes-related complications when compared to observed trial outcomes and previously validated models. The model has value as a validated tool in cost-effectiveness evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».