A decomposition of Fisher’s information to inform sample size for developing or updating fair and precise clinical prediction models — part 2: time-to-event outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When developing a clinical prediction model using time-to-event data (i.e. with censoring and different lengths of follow-up), previous research focuses on the sample size needed to minimise overfitting and precisely estimating the overall risk. However, instability of individual-level risk estimates may still be large. METHODS: We propose using a decomposition of Fisher's information matrix to help examine and calculate the sample size required for developing a model that aims for precise and fair risk estimates. We propose a six-step process which can be used either before data collection or when an existing dataset is available. Steps 1 to 5 require researchers to specify the overall risk in the target population at a key time-point of interest: an assumed pragmatic 'core model' in the form of an exponential regression model, the (anticipated) joint distribution of core predictors included in that model and the distribution of censoring times. The 'core model' can be specified directly or based on a specified C-index and relative effects of (standardised) predictors. The joint distribution of predictors may be available directly in an existing dataset, in a pilot study or in a synthetic dataset provided by other researchers. RESULTS: We derive closed-form solutions that decompose the variance of an individual's estimated event rate into Fisher's unit information matrix, predictor values and total sample size; this allows researchers to calculate and examine uncertainty distributions around individual risk estimates and misclassification probabilities for specified sample sizes. We provide an illustrative example in breast cancer and emphasise the importance of clinical context, including any risk thresholds for decision-making, and examine fairness concerns for pre- and postmenopausal women. Lastly, in two empirical evaluations, we provide reassurance that uncertainty interval widths based on our exponential approach are close to using more flexible parametric models. CONCLUSIONS: Our approach allows users to identify the (target) sample size required to develop a prediction model for time-to-event outcomes, via the pmstabilityss module. It aims to facilitate models with improved trust, reliability and fairness in individual-level predictions.
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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 | 0,003 | 0,074 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle