The impact of the number and the size of clusters on prediction performance of the stratified and the conditional shared gamma frailty Cox proportional hazards models
Notice bibliographique
Résumé
Researchers in biomedical research often analyse data that are subject to clustering. Development and validation of risk prediction models generally assumes independence of observations. For survival outcomes, the Cox proportional hazards regression model is commonly used to estimate an individual's risk at fixed time horizons. The stratified Cox proportional hazards and the shared gamma frailty Cox proportional hazards regression models are two common approaches to account for the presence of clustering in the data. The accuracy of the predictions of these two approaches has not been examined. We conducted a set of Monte Carlo simulations to assess the impact of the number of clusters, the size of the clusters, and the within-cluster correlation in outcomes on the accuracy of the conditional predictions developed using the stratified and the shared gamma frailty Cox proportional hazards regression model. We compared the accuracy of the predictions in terms of discrimination, calibration and overall performance metrics. We found that the stratified and the shared gamma frailty model had similar performance, especially for larger size and higher number of clusters. For small cluster size, we observed slightly better discrimination and overall performance for the stratified model and better calibration for the shared gamma frailty model at shorter prediction horizons. The utility of the stratified Cox proportional hazards model for risk prediction is limited especially for high within-cluster correlation and when clusters are small, and at longer prediction horizons. Our results were accompanied with two applications using open source data on myelodysplastic syndrome and bladder cancer.
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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 | 0,026 | 0,082 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».