健康研究中离散事件模拟研究的可重复性：基于开放模型的实证研究
其他定量生物学
2025-09-17 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
计算研究的可重复性对于确保透明度、可靠性和可重用性至关重要。计算可重复性的挑战已在多个领域得到记录，但医疗保健离散事件模拟（DES）模型在此背景下尚未得到彻底检验。本研究评估了八个已发表的医疗保健DES模型（Python或R）的计算可重复性，这些模型被选为代表不同的背景、复杂性和出版年份。还根据指南和报告标准对代码仓库和文章进行了评估，以深入了解它们与可重复性成功的关系。重现结果每个模型需要长达28小时的故障排除，其中50%完全重现，50%部分重现（报告结果的12.5%至94.1%）。主要障碍包括缺少开放许可证、报告参数与编码参数之间的差异，以及缺少生成模型输出、运行场景以及生成表格和图形的代码。解决这些问题通常需要作者付出相对较少的努力：添加开放许可证并共享用于制作文章的所有材料。提出了可操作的建议，以增强模拟建模者和审稿人的可重复性实践。
引用
@article{arxiv.2501.13137,
title = {On the reproducibility of discrete-event simulation studies in health research: an empirical study using open models},
author = {Amy Heather and Thomas Monks and Alison Harper and Navonil Mustafee and Andrew Mayne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.13137},
year = {2025}
}