Can synthetic data reproduce real-world findings in epidemiology? A replication study using adversarial random forests
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic data holds substantial potential to address practical challenges in epidemiology due to restricted data access and privacy concerns. However, many current methods suffer from limited quality, high computational demands, and complexity for non-experts. Furthermore, common evaluation strategies for synthetic data often fail to directly reflect statistical utility and measure privacy risks sufficiently. Against this background, a critical underexplored question is whether synthetic data can reliably reproduce key findings from epidemiological research while preserving privacy. We propose adversarial random forests (ARF) as an efficient and convenient method for synthesizing tabular epidemiological data. To evaluate its performance, we replicated statistical analyses from six epidemiological publications covering blood pressure, anthropometry, myocardial infarction, accelerometry, loneliness, and diabetes, from the German National Cohort (NAKO Gesundheitsstudie), the Bremen STEMI Registry U45 Study, and the Guelph Family Health Study. We further assessed how dataset dimensionality and variable complexity affect the quality of synthetic data, and contextualized ARF's performance by comparison with commonly used tabular data synthesizers in terms of utility, privacy, generalisation, and runtime. Across all replicated studies, results on ARF-generated synthetic data consistently aligned with original findings. Even for datasets with relatively low sample size-to-dimensionality ratios, replication outcomes closely matched the original results across descriptive and inferential analyses. Reduced dimensionality and variable complexity further enhanced synthesis quality. ARF demonstrated favourable performance regarding utility, privacy preservation, and generalisation relative to other synthesizers and superior computational efficiency.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».