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/2502.03119v2
• Date: Tue, 27 May 2025 16:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.077809
• 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、ランダム化比較試験(Randomized Controlled Trials:RCT)から得られるデータを、時間と時間による結果で分析するためにしばしば使用される。 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。 RCTからの2つの参照に基づいて,様々なシミュレーションシナリオにおけるCox回帰とRCFの性能を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Cox proportional hazards model is often used to analyze data from Randomized Controlled Trials (RCT) with time-to-event outcomes. Random survival forest (RSF) is a machine-learning algorithm known for its high predictive performance. We conduct a comprehensive neutral comparison study to compare the performance of Cox regression and RSF in various simulation scenarios based on two reference datasets from RCTs. The motivation is to identify settings in which one method is preferable over the other when comparing different aspects of performance using measures according to the TRIPOD (Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis) recommendations. Our results show that conclusions solely based on the C index, a performance measure that has been predominantly used in previous studies comparing predictive accuracy of the Cox-PH and RSF model based on real-world observational time-to-event data and that has been criticized by methodologists, may not be generalizable to other aspects of predictive performance. We found that measures of overall performance may generally give more reasonable results, and that the standard log-rank splitting rule used for the RSF may be outperformed by alternative splitting rules, in particular in nonproportional hazards settings. In our simulations, performance of the RSF suffers less in data with treatment-covariate interactions compared to data where these are absent. Performance of the Cox-PH model is affected by the violation of the proportional hazards assumption.
• Abstract（参考訳）: Cox比例ハザードモデルは、ランダム化比較試験(Randomized Controlled Trials:RCT)のデータ分析に、時間から時間への結果としてしばしば使用される。 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。 RCTからの2つの参照データセットに基づいて,様々なシミュレーションシナリオにおけるCox回帰とRCFの性能を比較するために,包括的中性比較研究を行う。 TRIPOD(Transparent Reporting of a multivariable prediction model for individual Prognosis or diagnosis)の勧告に基づいて,評価の異なる側面を比較する際に,一方の手法が他方よりも好ましい設定を特定する。 以上の結果から,Cインデックスのみに基づく結果が,実世界の観測時間に基づくCx-PHモデルとRCFモデルの予測精度を比較し,方法論家によって批判されている性能指標は,予測性能の他の側面には一般化できない可能性が示唆された。 その結果、一般に、パフォーマンスの指標はより合理的な結果をもたらす可能性があり、また、RSFで使用される標準的なログランク分割規則は、特に非専門的なハザード設定において、代替スプリッティングルールにより、性能が向上する可能性があることがわかった。 シミュレーションでは、RCFの性能は、これらが欠落しているデータに比べて、処理-共変量相互作用の少ないデータに悩まされている。 Cox-PHモデルの性能は、比例的ハザード仮定の違反によって影響を受ける。

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