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Updated: Jan 8, 2026

An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
Published on: September 16, 2022
顺序样本大小计算和学习曲线保护了对个体临床预测模型的稳健开发
Amardeep Legha1, Joie Ensor1, Rebecca Whittle1
1Department of Applied Health Sciences, School of Health Sciences, College of Medicine and Health, University of Birmingham, Birmingham, United Kingdom.; National Institute for Health and Care Research (NIHR) Birmingham Biomedical Research Centre, United Kingdom.
临床预测模型 (CPM) 的顺序样本大小计算动态监测性能,根据预测准确性调整招聘. 这种适应性方法通过避免不准确的固定样本大小假设来确保可靠的模型.
科学领域:
- 医学统计 医学统计
- 临床流行病学临床流行病学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 临床预测模型 (CPM) 的开发通常依赖于基于数据收集前做出的假设的固定样本大小计算.
- 不准确的假设可能导致样本尺寸不足或过大,损害模型可靠性.
- 通过在招聘过程中评估模型性能,可适应的,顺序的样本大小方法提供了一个解决方案.
研究的目的:
- 为CPM开发提出和扩展顺序样本大小计算.
- 引入基于最小化预测不确定性和错误分类的停止规则.
- 为了证明这种方法如何防止不准确的固定样本大小计算.
主要方法:
- 一个顺序的方法涉及重复模型开发策略的间隔 (例如,每100名参与者).
- 性能是通过引导,收益稳定性统计,图表和乐观调整的校准/歧视措施来评估的.
- 当基于学习曲线和稳定性指标的预定义停止规则被满足时,招聘会停止.
主要成果:
- 对于急性损伤的CPM发展,最初的固定计算表明有342名患者.
- 顺序方法显示需要1100名患者来最大限度地减少过拟合 (bootstrap校正的校准斜率≥0.9).
- 纳入不确定性和错误分类标准表明样本大小约为1800名患者.
结论:
- 顺序样本大小方法在未来的CPM研究中动态监测预测和分类不稳定性.
- 这种方法可以确定足够的参与者数量,并减轻与不准确的先验样本大小计算相关的风险.
- 患者和利益关方的参与对于定义特定环境的停止规则至关重要,以实现可靠的个体预测.
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