Investigating the appropriateness of different concordance measures in a time‐to‐event setting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prediction models that assess a patient's risk of an event are used to inform treatment options and confirm screening tests. The concordance (c) statistic is one measure to validate the accuracy of these models, but has many extensions when applied to censored data. The purpose was to determine which c-statistic is most accurate at different rates of censoring. METHODS: A simulation study was conducted for n = 750, and censoring rates of 20%, 50%, and 80%. The mean of three different concordance definitions were compared as well as the mean of three different c-statistics, including one, parametric c-statistic for exponentially distributed data, developed by the authors. The SE was also calculated but was of secondary interest. RESULTS: The c-statistic developed by the authors yielded the a mean closest to the gold standard concordance measure when censoring is present in data, even when the exponentially distributed parametric assumptions do not hold. Similar results were found for SE. CONCLUSIONS: The c-statistic developed by the authors appears to be the most robust to censored data. Thus, it is recommended to use this c-statistic to validate prediction models applied to censored data. This will improve the reliability and comparability across future time-to-event 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 | 0,217 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».