如何评估疾病风险预测工具的校准度
应用统计
2007-10-30 v1
摘要
为评估疾病风险预测工具的校准度，通常计算量 ，即预期事件数与观测事件数之比。然而，由于删失，或更确切地说由于个体在研究结束前退出，该量通常无法用于完整的人群研究，因此必须计算替代估计量。本文提出并比较了四种实现此目的的方法。我们表明，两种最常用的方法通常会导致有偏估计。我们的论证首先基于一些理论考量。随后，我们进行了一项模拟研究以突显前述偏差的程度。最后作为一个结论性示例，我们在 E3N-EPIC 队列上评估了现有乳腺癌预测模型的校准度。
引用
@article{arxiv.0710.5268,
title = {How to evaluate the calibration of a disease risk prediction tool},
author = {V. Viallon and J. Benichou and F. Clavel-Chapelon and S. Ragusa},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.5268},
year = {2007}
}
备注
20 pages