Effect of Variable Selection Strategy on the Performance of Prognostic Models When Using Multiple Imputation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variable selection is an important issue when developing prognostic models. Missing data occur frequently in clinical research. Multiple imputation is increasingly used to address the presence of missing data in clinical research. The effect of different variable selection strategies with multiply imputed data on the external performance of derived prognostic models has not been well examined. METHODS AND RESULTS: We used backward variable selection with 9 different ways to handle multiply imputed data in a derivation sample to develop logistic regression models for predicting death within 1 year of hospitalization with an acute myocardial infarction. We assessed the prognostic accuracy of each derived model in a temporally distinct validation sample. The derivation and validation samples consisted of 11 524 patients hospitalized between 1999 and 2001 and 7889 patients hospitalized between 2004 and 2005, respectively. We considered 41 candidate predictor variables. Missing data occurred frequently, with only 13% of patients in the derivation sample and 31% of patients in the validation sample having complete data. Regardless of the significance level for variable selection, the prognostic model developed using only the complete cases in the derivation sample had substantially worse performance in the validation sample than did the models for which variables were selected using the multiply imputed versions of the derivation sample. The other 8 approaches to handling multiply imputed data resulted in prognostic models with performance similar to one another. CONCLUSIONS: Ignoring missing data and using only subjects with complete data can result in the derivation of prognostic models with poor performance. Multiple imputation should be used to account for missing data when developing prognostic models.
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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 | 0,226 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».