Comparing machine learning approaches to incorporate time-varying covariates in predicting cancer survival time
Notice bibliographique
Résumé
The Cox proportional hazards model is commonly used in evaluating risk factors in cancer survival data. The model assumes an additive, linear relationship between the risk factors and the log hazard. However, this assumption may be too simplistic. Further, failure to take time-varying covariates into account, if present, may lower prediction accuracy. In this retrospective, population-based, prognostic study of data from patients diagnosed with cancer from 2008 to 2015 in Ontario, Canada, we applied machine learning-based time-to-event prediction methods and compared their predictive performance in two sets of analyses: (1) yearly-cohort-based time-invariant and (2) fully time-varying covariates analysis. Machine learning-based methods-gradient boosting model (gbm), random survival forest (rsf), elastic net (enet), lasso and ridge-were compared to the traditional Cox proportional hazards (coxph) model and the prior study which used the yearly-cohort-based time-invariant analysis. Using Harrell's C index as our primary measure, we found that using both machine learning techniques and incorporating time-dependent covariates can improve predictive performance. Gradient boosting machine showed the best performance on test data in both time-invariant and time-varying covariates analysis.
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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 | 0,027 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».