The Impact of Violation of the Proportional Hazards Assumption on the Calibration of the Cox Proportional Hazards Model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The Cox proportional hazards regression model is frequently used to develop clinical prediction models for time-to-event outcomes, allowing clinicians to estimate an individual’s risk of experiencing the outcome within specified time horizons (e.g., estimate an individual’s 10-year risk of death) [1]. A key assumption of the Cox model is the proportional hazards assumption: the ratio of the hazard function for any two individuals is constant over time and the ratio is a function only of their covariates and the regression coefficients [2]. Although the impact of violation of proportional hazard assumption has been largely investigated to assess the magnitude of treatment effects especially in randomized clinical trials, less is known about the impact of violation of proportional hazard assumption in assessing reliable estimated predictions and their correspondence performances [3, 4, 5]. Calibration is an important aspect of the validation of clinical prediction models: it refers to the agreement between predicted and observed risk [6]. We evaluated the impact of the violation of the proportional hazards assumption on the calibration of clinical prediction models developed using the Cox model through Monte Carlo simulations. METHODS We conducted a set of Monte Carlo simulations to assess the impact of the magnitude of the violation of the proportional hazards assumption on the calibration of the Cox model. We compared the calibration of predictions obtained using a Cox regression model with those obtained using accelerated failure time (AFT) models, Royston and Parmar’s spline-based parametric survival models, and generalized linear models using pseudo-observations. Calibration performances were evaluated through different metrics such as the O-P ratio, Observed/Predicted ratio; ICI, Integrated Calibration Index; E50, E90 and calibration curves. RESULTS We found that violation of the proportional hazards assumption had generally a negligible impact on the calibration of predictions obtained using a Cox model using calibration measures. CONCLUSIONS The magnitude of the violation of the proportional hazards assumption had, at most, a minor impact on the calibration of the Cox regression model. The use of well-known alternative methods such as AFT parametric survival models did not result in improved calibration compared to the use of the Cox model. However, future research might provide more detailed insights about potential alternatives such as the use of generalized linear models through pseudo-observations and spline-based flexible parametric 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 | 0,022 | 0,026 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».