Distributed Regression Analysis Application in Large Distributed Data Networks: Analysis of Precision and Operational Performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A distributed data network approach combined with distributed regression analysis (DRA) can reduce the risk of disclosing sensitive individual and institutional information in multicenter studies. However, software that facilitates large-scale and efficient implementation of DRA is limited. OBJECTIVE: This study aimed to assess the precision and operational performance of a DRA application comprising a SAS-based DRA package and a file transfer workflow developed within the open-source distributed networking software PopMedNet in a horizontally partitioned distributed data network. METHODS: We executed the SAS-based DRA package to perform distributed linear, logistic, and Cox proportional hazards regression analysis on a real-world test case with 3 data partners. We used PopMedNet to iteratively and automatically transfer highly summarized information between the data partners and the analysis center. We compared the DRA results with the results from standard SAS procedures executed on the pooled individual-level dataset to evaluate the precision of the SAS-based DRA package. We computed the execution time of each step in the workflow to evaluate the operational performance of the PopMedNet-driven file transfer workflow. RESULTS: ), and DRA model fit curves were identical or similar to those obtained from the corresponding pooled individual-level data analyses. All regression models required less than 20 min for full end-to-end execution. CONCLUSIONS: We integrated a SAS-based DRA package with PopMedNet and successfully tested the new capability within an active distributed data network. The study demonstrated the validity and feasibility of using DRA to enable more privacy-protecting analysis in multicenter studies.
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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 | 0,034 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».