Clinical prediction models in children that use repeated measurements with time-varying covariates: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging evidence suggests that clinical prediction models that use repeated (time-varying) measurements within each patient may have higher predictive accuracy than models that use patient information from a single measurement. OBJECTIVE: To determine the breadth of the published literature reporting the development of clinical prediction models in children that use time-varying predictors. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE and Cochrane databases. ELIGIBILITY CRITERIA: We included studies reporting the development of a multivariable clinical prediction model in children, with or without validation, to predict a repeatedly measured binary or time-to-event outcome and utilizing at least one repeatedly measured predictor. SYNTHESIS METHODS: We categorized included studies by the method used to model time-varying predictors. RESULTS: Of 99 clinical prediction model studies that had a repeated measurements data structure, only 27 (27%) used methods that incorporated the repeated measurements as time-varying predictors in a single model. Among these 27 time-varying prediction model studies, we grouped model types into nine categories: time-dependent Cox regression, generalized estimating equations, random effects model, landmark model, joint model, neural network, K-nearest neighbor, support vector machine and tree-based algorithms. Where there was comparison of time-varying models to single measurement models, using time-varying predictors improved predictive accuracy. CONCLUSIONS: Various methods have been used to develop time-varying prediction models in children, but there is a paucity of pediatric time-varying models in the literature. Incorporating time-varying covariates in pediatric prediction models may improve predictive accuracy. Future research in pediatric prediction model development should further investigate whether incorporation of time-varying covariates improves predictive accuracy.
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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 | 0,017 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».