Identifying Relapse Predictors in Individual Participant Data with Decision Trees
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is a highly common and recurrent condition. Predicting who is at most risk of relapse or recurrence can inform clinical practice. Applying machine learning methods to Individual Participant Data (IPD) can be promising to improve the accuracy of risk predictions. Methods: Individual data of four Randomized Controlled Trials (RCTs) evaluating an- tidepressant treatment compared to psychological interventions with tapering (N = 714) were used to identify predictors of relapse and/or recurrence. Ten baseline predictors were assessed. Decision trees with and without gradient boosting were applied. To study the robust- ness of decision-tree classifications, we also performed a complementary logistic regression analysis. Results: Age, age of onset of depression and depression severity combined significantly improve relapse risk prediction compared to classifiers that are only based on depression severity. The studied decision tree relapse classifiers can (i) identify relapse patients at intake with an accuracy, specificity, and sensitivity of about 58% and (ii) outperform classifiers that are based on logistic regression. Conclusions: Decision tree classifiers based on multiple–rather than single–risk indicators are useful for developing treatment stratification strategies. These classification models can be used to help prioritize treatment to those who need it most.
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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 | 0,055 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».