論文の概要: Stop Chasing the C-index: This Is How We Should Evaluate Our Survival Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02075v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 07:59:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.352996
• Title: Stop Chasing the C-index: This Is How We Should Evaluate Our Survival Models
• Title（参考訳）: C-Indexの打ち切り:生き残ったモデルを評価する方法
• Authors: Christian Marius Lillelund, Shi-ang Qi, Russell Greiner, Christian Fischer Pedersen,
• Abstract要約: 多くの生存分析と時間-時間モデルが誤って評価されていることを論じる。 適切な評価基準を選択するための重要なデシラタのセットを示し、それらの長所と短所について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.389420785110098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We argue that many survival analysis and time-to-event models are incorrectly evaluated. First, we survey many examples of evaluation approaches in the literature and find that most rely on concordance (C-index). However, the C-index only measures a model's discriminative ability and does not assess other important aspects, such as the accuracy of the time-to-event predictions or the calibration of the model's probabilistic estimates. Next, we present a set of key desiderata for choosing the right evaluation metric and discuss their pros and cons. These are tailored to the challenges in survival analysis, such as sensitivity to miscalibration and various censoring assumptions. We hypothesize that the current development of survival metrics conforms to a double-helix ladder, and that model validity and metric validity must stand on the same rung of the assumption ladder. Finally, we discuss the appropriate methods for evaluating a survival model in practice and summarize various viewpoints opposing our analysis.
• Abstract（参考訳）: 多くの生存分析と時間-時間モデルが誤って評価されていることを論じる。 まず,文献における評価手法の多くの事例を調査し,ほとんどは一致(C-index)に依存していることを確認した。 しかし、C-インデックスはモデルの識別能力のみを測定し、時間から時間までの予測の正確さやモデルの確率的推定のキャリブレーションなど、他の重要な側面を評価しない。 次に、適切な評価基準を選択するための重要なデシラタのセットを示し、それらの長所と短所について議論する。 これらは、誤校正に対する感受性や様々な検閲仮定など、生存分析における課題に合わせたものである。 我々は、生存率の現在の発展は二重ヘリックスのはしごに沿うと仮定し、モデルの有効性と計量の妥当性は仮定のはしごと同じ台座に立つ必要があると仮定する。 最後に,サバイバルモデルを実際に評価するための適切な手法について議論し,分析に反対する様々な視点を要約する。

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