Graphical calibration curves and the integrated calibration index (ICI) for competing risk models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing calibration-the agreement between estimated risk and observed proportions-is an important component of deriving and validating clinical prediction models. Methods for assessing the calibration of prognostic models for use with competing risk data have received little attention. METHODS: We propose a method for graphically assessing the calibration of competing risk regression models. Our proposed method can be used to assess the calibration of any model for estimating incidence in the presence of competing risk (e.g., a Fine-Gray subdistribution hazard model; a combination of cause-specific hazard functions; or a random survival forest). Our method is based on using the Fine-Gray subdistribution hazard model to regress the cumulative incidence function of the cause-specific outcome of interest on the predicted outcome risk of the model whose calibration we want to assess. We provide modifications of the integrated calibration index (ICI), of E50 and of E90, which are numerical calibration metrics, for use with competing risk data. We conducted a series of Monte Carlo simulations to evaluate the performance of these calibration measures when the underlying model has been correctly specified and when the model was mis-specified and when the incidence of the cause-specific outcome differed between the derivation and validation samples. We illustrated the usefulness of calibration curves and the numerical calibration metrics by comparing the calibration of a Fine-Gray subdistribution hazards regression model with that of random survival forests for predicting cardiovascular mortality in patients hospitalized with heart failure. RESULTS: The simulations indicated that the method for constructing graphical calibration curves and the associated calibration metrics performed as desired. We also demonstrated that the numerical calibration metrics can be used as optimization criteria when tuning machine learning methods for competing risk outcomes. CONCLUSIONS: The calibration curves and numeric calibration metrics permit a comprehensive comparison of the calibration of different competing risk models.
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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 | 0,044 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».