Data Quality Degradation on Prediction Models Generated From Continuous Activity and Heart Rate Monitoring: Exploratory Analysis Using Simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data accuracy is often cited as a reason for caution in the integration of physiological data obtained from consumer-oriented wearable devices in care management pathways. The effect of decreasing accuracy on predictive models generated from these data has not been previously investigated. OBJECTIVE: The aim of this study is to simulate the effect of data degradation on the reliability of prediction models generated from those data and thus determine the extent to which lower device accuracy might or might not limit their use in clinical settings. METHODS: Using the Multilevel Monitoring of Activity and Sleep in Healthy People data set, which includes continuous free-living step count and heart rate data from 21 healthy volunteers, we trained a random forest model to predict cardiac competence. Model performance in 75 perturbed data sets with increasing missingness, noisiness, bias, and a combination of all 3 perturbations was compared to model performance for the unperturbed data set. RESULTS: The unperturbed data set achieved a mean root mean square error (RMSE) of 0.079 (SD 0.001) in predicting cardiac competence index. For all types of perturbations, RMSE remained stable up to 20%-30% perturbation. Above this level, RMSE started increasing and reached the point at which the model was no longer predictive at 80% for noise, 50% for missingness, and 35% for the combination of all perturbations. Introducing systematic bias in the underlying data had no effect on RMSE. CONCLUSIONS: In this proof-of-concept study, the performance of predictive models for cardiac competence generated from continuously acquired physiological data was relatively stable with declining quality of the source data. As such, lower accuracy of consumer-oriented wearable devices might not be an absolute contraindication for their use in clinical prediction models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».