Development and Reporting of Prediction Models: Guidance for Authors From Editors of Respiratory, Sleep, and Critical Care Journals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prediction models aim to use available data to predict a health state or outcome that has not yet been observed. Prediction is primarily relevant to clinical practice, but is also used in research, and administration. While prediction modeling involves estimating the relationship between patient factors and outcomes, it is distinct from casual inference. Prediction modeling thus requires unique considerations for development, validation, and updating. This document represents an effort from editors at 31 respiratory, sleep, and critical care medicine journals to consolidate contemporary best practices and recommendations related to prediction study design, conduct, and reporting. Herein, we address issues commonly encountered in submissions to our various journals. Key topics include considerations for selecting predictor variables, operationalizing variables, dealing with missing data, the importance of appropriate validation, model performance measures and their interpretation, and good reporting practices. Supplemental discussion covers emerging topics such as model fairness, competing risks, pitfalls of "modifiable risk factors", measurement error, and risk for bias. This guidance is not meant to be overly prescriptive; we acknowledge that every study is different, and no set of rules will fit all cases. Additional best practices can be found in the Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) guidelines, to which we refer readers for further details.
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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 | 0,025 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 découle