A Quantitative Comparison of Structural and Distributional Properties of Synthetic Tabular Data in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Parkinson’s disease (PD) research relies heavily on patient data, but access is often limited by privacy concerns, data scarcity, and collection costs. Synthetic data generation offers a potential solution, but its utility hinges on rigorously evaluated fidelity to real-world data. This study quantitatively assesses the structural and distributional fidelity of synthetic tabular data designed to represent PD patients. Methods We compared a synthetically generated dataset (N=500 hypothetical entries) against an anonymized real-world dataset (N=57 PD patients) containing demographics, clinical scores (UPDRS, MoCA), and mobility data (6MWT-related variables). The evaluation focused on three key quantitative metrics: (1) Column Correlation Stability, measured by the average absolute difference between Pearson correlation matrices, assessed overall and for clinically relevant variable subgroups (6MWT, UPDRS, MoCA); (2) Principal Component Analysis (PCA), evaluating the variance captured by the top principal components in both datasets; and (3) Jensen-Shannon Distance (JSD), quantifying the distributional similarity between real and synthetic variables across different groups. Results The overall average absolute correlation difference between the real and synthetic datasets was 0.049, indicating moderate preservation of pairwise variable relationships globally. However, stability varied across subgroups, with the 6MWT group showing higher fidelity (difference ∼0.044) compared to the UPDRS (∼0.080) and MoCA (0.081) groups. PCA revealed that the first two principal components captured 21.36% and 16.36% of the variance, respectively, with visual analysis showing partial overlap between real and synthetic data clusters. Average JSD values indicated moderate distributional similarity overall, with the MoCA group exhibiting the highest fidelity (JSD = 0.0573), while Demographics (0.1167), Clinical (0.1256), and 6MWT (0.1175) groups showed lower distributional similarity. Conclusion Synthetic data generation techniques can replicate univariate distributional properties of PD patient data with moderate success, particularly for certain variable types like cognitive assessments (MoCA). However, accurately capturing the complex multivariate correlation structures, crucial for understanding symptom interactions and building predictive models, remains a significant challenge, especially within specific clinical domains like UPDRS. While synthetic data holds promise for addressing data access issues in PD research, particularly for tasks less sensitive to correlation structure, its application requires careful, context-specific validation. Further development is needed to enhance the structural fidelity of synthetic tabular data for high-stakes, multivariate clinical research applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».