A comparison of machine learning methods for survival analysis of high-dimensional clinical data for dementia prediction
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
Data collected from clinical trials and cohort studies, such as dementia studies, are often high-dimensional, censored, heterogeneous and contain missing information, presenting challenges to traditional statistical analysis. There is an urgent need for methods that can overcome these challenges to model this complex data. At present there is no cure for dementia and no treatment that can successfully change the course of the disease. Machine learning models that can predict the time until a patient develops dementia are important tools in helping understand dementia risks and can give more accurate results than traditional statistical methods when modelling high-dimensional, heterogeneous, clinical data. This work compares the performance and stability of ten machine learning algorithms, combined with eight feature selection methods, capable of performing survival analysis of high-dimensional, heterogeneous, clinical data. We developed models that predict survival to dementia using baseline data from two different studies. The Sydney Memory and Ageing Study (MAS) is a longitudinal cohort study of 1037 participants, aged 70-90 years, that aims to determine the effects of ageing on cognition. The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) is a longitudinal study aimed at identifying biomarkers for the early detection and tracking of Alzheimer's disease. Using the concordance index as a measure of performance, our models achieve maximum performance values of 0.82 for MAS and 0.93 For ADNI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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