Functional Ensemble Survival Tree: Dynamic Prediction of Alzheimer’s Disease Progression Accommodating Multiple Time-Varying Covariates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the exponential growth in data collection, multiple time-varying biomarkers are commonly encountered in clinical studies, along with a rich set of baseline covariates. This paper is motivated by addressing a critical issue in the field of Alzheimer’s disease (AD) in which we aim to predict the time for AD conversion in people with mild cognitive impairment to inform prevention and early treatment decisions. Conventional joint models of biomarker trajectory with time-to-event data rely heavily on model assumptions and may not be applicable when the number of covariates is large. This motivated us to consider a functional ensemble survival tree framework to characterize the joint effects of both functional and baseline covariates in predicting disease progression. The proposed framework incorporates multivariate functional principal component analysis to characterize the changing patterns of multiple time-varying neurocognitive biomarker trajectories and then nest these features within an ensemble survival tree in predicting the progression of AD. We provide a fast implementation of the algorithm that accommodates personalized dynamic prediction that can be updated as new observations are gathered to reflect the patient’s latest prognosis. The algorithm is empirically shown to perform well in simulation studies and is illustrated through the analysis of data from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (http://adni.loni.usc.edu/). We provide implementation of our proposed method in an R package funest.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».