Modelado de Riesgo de Resultados para Longevidad Libre de Discapacidad: Comparación de Métodos de Random Forest y...

Área de la Ciencia:

• Gerontología
• Bioestadística
• Aprendizaje automático en atención médica

Sus antecedentes:

• El análisis de datos de tiempo hasta el evento a menudo emplea métodos que incorporan el tiempo.
• Los bosques de supervivencia aleatorios (RSF) son una extensión de los bosques aleatorios (RF) diseñados para dichos datos.
• El ensayo ASPirin in Reducing Events in Elderly (ASPREE) proporcionó una cohorte para la evaluación de estos modelos.

Objetivo del estudio:

• Comparar el rendimiento predictivo de los modelos RSF y RF.
• Determinar si RSF ofrece una discriminación y calibración superiores a RF para resultados de tiempo hasta el evento.
• Evaluar el valor de incorporar el tiempo en los modelos de predicción de riesgos.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos del ensayo controlado aleatorio ASPREE.
• Se excluyeron participantes de fuera de EE. UU. o con datos faltantes.
• Se entrenaron modelos de Random Forest (RF) y Random Survival Forest (RSF) en 2.291 participantes utilizando 115 predictores candidatos.
• El resultado principal fue la aparición más temprana de demencia incidente, discapacidad física o muerte.

Principales resultados:

• El punto final primario ocurrió en el 10,5% de los participantes.
• Ambos modelos RF y RSF demostraron métricas de discriminación similares (sensibilidad, especificidad, VPP, AUC dependiente del tiempo, concordancia de Harrell).
• La calibración, evaluada por la puntuación de Brier, también fue comparable entre los dos modelos.

Conclusiones:

• Los bosques de supervivencia aleatorios (RSF) y los bosques aleatorios (RF) exhibieron una discriminación y calibración comparables en esta cohorte.
• RSF puede no proporcionar consistentemente predicciones de resultados más precisas que RF.
• Se necesita más investigación en diversas cohortes de ensayos clínicos para definir los contextos específicos en los que el modelado de riesgos basado en el tiempo ofrece un valor adicional.