Dementia risk prediction in individuals with mild cognitive impairment: a comparison of Cox regression and machine learning models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cox proportional hazards regression models and machine learning models are widely used for predicting the risk of dementia. Existing comparisons of these models have mostly been based on empirical datasets and have yielded mixed results. This study examines the accuracy of various machine learning and of the Cox regression models for predicting time-to-event outcomes using Monte Carlo simulation in people with mild cognitive impairment (MCI). Methods The predictive accuracy of nine time-to-event regression and machine learning models were investigated. These models include Cox regression, penalized Cox regression (with Ridge, LASSO, and elastic net penalties), survival trees, random survival forests, survival support vector machines, artificial neural networks, and extreme gradient boosting. Simulation data were generated using study design and data characteristics of a clinical registry and a large community-based registry of patients with MCI. The predictive performance of these models was evaluated based on three-fold cross-validation via Harrell’s concordance index (c-index), integrated calibration index (ICI), and integrated brier score (IBS). Results Cox regression and machine learning model had comparable predictive accuracy across three different performance metrics and data-analytic conditions. The estimated c-index values for Cox regression, random survival forests, and extreme gradient boosting were 0.70, 0.69 and 0.70, respectively, when the data were generated from a Cox regression model in a large sample-size conditions. In contrast, the estimated c-index values for these models were 0.64, 0.64, and 0.65 when the data were generated from a random survival forest in a large sample size conditions. Both Cox regression and random survival forest had the lowest ICI values (0.12 for a large sample size and 0.18 for a small sample size) among all the investigated models regardless of sample size and data generating model. Conclusion Cox regression models have comparable, and sometimes better predictive performance, than more complex machine learning models. We recommend that the choice among these models should be guided by important considerations for research hypotheses, model interpretability, and type of data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,497 | 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 ».