使用初级保健电子健康记录数据开发临床预测模型:数据准备选择对模型性能的影响
Hendrikus J A van Os1,2,3, Jos P Kanning4, Marieke J H Wermer1
1Department of Neurology, Leiden University Medical Hospital, Leiden, Netherlands.
数据准备的选择显著影响电子健康记录 (EHR) 预测模型的性能. 仔细考虑结果定义和缺失值处理对于使用EHR数据的可靠临床决策支持至关重要.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 生物统计学 生物统计学
- 心血管流行病学心血管流行病学
背景情况:
- 电子健康记录 (EHR) 为预测建模提供了大量数据.
- 数据准备的选择可以影响模型的性能和可靠性.
- 准确预测心血管事件对于患者管理至关重要.
研究的目的:
- 使用EHR数据量化数据准备选择对预测模型性能的影响.
- 评估不同的数据准备策略如何影响心血管事件预测模型的准确性.
主要方法:
- 开发了使用荷兰初级保健 EHR 数据的考克斯比例危险模型.
- 通过调整运行期,结果定义 (诊断/药物代码) 和缺失值赋值 (平均值/完整情况) 来编制多样化的数据.
- 在验证集上评估模型性能.
主要成果:
- 仅在诊断码上定义结果导致风险低估 (截图:0.84).
- 对缺失值的完整案例分析导致风险高估 (截图: -0.52).
- 运行期的长度对模型校准和歧视的影响最小.
结论:
- 数据的准备,特别是结果的定义和缺失值的处理,大大影响了预测模型的校准.
- 这些选择可能会阻碍来自EHR数据的可靠临床决策支持.
- 在EHR研究中,对数据准备和建模选择进行透明报告至关重要.
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