論文の概要: Comparison of the Cox proportional hazards model and Random Survival Forest algorithm for predicting patient-specific survival probabilities in clinical trial data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03119v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 12:26:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:49.693263
• Title: Comparison of the Cox proportional hazards model and Random Survival Forest algorithm for predicting patient-specific survival probabilities in clinical trial data
• Title（参考訳）: 臨床試験データにおける患者固有の生存確率予測のためのコックス比例ハザードモデルとランダムサバイバルフォレストアルゴリズムの比較
• Authors: Ricarda Graf, Susan Todd, M. Fazil Baksh,
• Abstract要約: コックス比例ハザードモデルはしばしば、ランダム化制御試験(RCT)における時間-時間結果のモデル開発に使用される。 ランダムサバイバルフォレスト(RSF)は、高い予測性能で知られている機械学習アルゴリズムである。 我々は,実世界とシミュレーションデータにおけるCox回帰とRCFの予測性能を比較するために,包括的中性比較研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The Cox proportional hazards model is often used for model development in data from randomized controlled trials (RCT) with time-to-event outcomes. Random survival forests (RSF) is a machine-learning algorithm known for its high predictive performance. We conduct a comprehensive neutral comparison study to compare the predictive performance of Cox regression and RSF in real-world as well as simulated data. Performance is compared using multiple performance measures according to recommendations for the comparison of prognostic prediction models. We found that while the RSF usually outperforms the Cox model when using the $C$ index, Cox model predictions may be better calibrated. With respect to overall performance, the Cox model often exceeds the RSF in nonproportional hazards settings, while otherwise the RSF typically performs better especially for smaller sample sizes. Overall performance of the RSF is more affected by higher censoring rates, while overall performance of the Cox model suffers more from smaller sample sizes.
• Abstract（参考訳）: Cox比例ハザードモデルは、ランダム化制御試験(RCT)のデータにおける時間-時間結果のモデル開発によく使用される。 ランダムサバイバルフォレスト(RSF)は、高い予測性能で知られている機械学習アルゴリズムである。 我々は,実世界とシミュレーションデータにおけるCox回帰とRCFの予測性能を比較するために,包括的中性比較研究を行う。 予測モデルを比較するための推奨事項に従って,複数の性能指標を用いて性能を比較した。 RSFは、通常$C$インデックスを使用する場合、Coxモデルよりも優れているが、Coxモデル予測はよりキャリブレーションがよいかもしれない。 全体的な性能に関しては、Coxモデルが非専門的なハザード設定でRCFを上回る場合が多いが、そうでなければ、特に小さなサンプルサイズではRCFの方がパフォーマンスが良くなる。 RSFの全体的な性能は高い検閲率の影響を受けやすいが、Coxモデル全体の性能はより小さいサンプルサイズに悩まされている。

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