Predicting survival after radical prostatectomy: Variation of machine learning performance by race
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robust prediction of survival can facilitate clinical decision-making and patient counselling. Non-Caucasian males are underrepresented in most prostate cancer databases. We evaluated the variation in performance of a machine learning (ML) algorithm trained to predict survival after radical prostatectomy in race subgroups. METHODS: We used the National Cancer Database (NCDB) to identify patients undergoing radical prostatectomy between 2004 and 2016. We grouped patients by race into Caucasian, African-American, or non-Caucasian, non-African-American (NCNAA) subgroups. We trained an Extreme Gradient Boosting (XGBoost) classifier to predict 5-year survival in different training samples: naturally race-imbalanced, race-specific, and synthetically race-balanced. We evaluated performance in the test sets. RESULTS: A total of 68,630 patients met inclusion criteria. Of these, 57,635 (84%) were Caucasian, 8173 (12%) were African-American, and 2822 (4%) were NCNAA. For the classifier trained in the naturally race-imbalanced sample, the F1 scores were 0.514 (95% confidence interval: 0.513-0.511), 0.511 (0.511-0.512), 0.545 (0.541-0.548), and 0.378 (0.378-0.389) in the race-imbalanced, Caucasian, African-American, and NCNAA test samples, respectively. For all race subgroups, the F1 scores of classifiers trained in the race-specific or synthetically race-balanced samples demonstrated similar performance compared to training in the naturally race-imbalanced sample. CONCLUSIONS: A ML algorithm trained using NCDB data to predict survival after radical prostatectomy demonstrates variation in performance by race, regardless of whether the algorithm is trained in a naturally race-imbalanced, race-specific, or synthetically race-balanced sample. These results emphasize the importance of thoroughly evaluating ML algorithms in race subgroups before clinical deployment to avoid potential disparities in care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».