a practical perspective on the concordance index for the evaluation and selection of prognostic time-to-event models

opracowanie modelu prognostycznego dla zastosowań biomedycznych zazwyczaj wymaga mapowania indywidualnego zestawu zmiennych do miary ryzyka, że może on doświadczyć zdarzenia, które należy przewidzieć. Wiele scenariuszy, jednak, zwłaszcza tych obejmujących niekorzystne skutki patologiczne, są lepiej opisane przez wyraźnie biorąc pod uwagę czas tych zdarzeń, jak również ich prawdopodobieństwo. W rezultacie w takich przypadkach tradycyjne wskaźniki klasyfikacji lub rankingu mogą być niewystarczające do oceny lub wyboru modelu. Aby rozwiązać to ograniczenie, powszechną praktyką jest przeformułowanie problemu w kontekście analizy przeżycia, a zamiast tego skorzystanie z wskaźnika concordance (C-index), który podsumowuje, jak dobrze przewidywany wynik ryzyka opisuje obserwowaną sekwencję zdarzeń. Praktycznie znacząca interpretacja wskaźnika C może jednak wiązać się z kilkoma trudnościami i pułapkami. W szczególności identyfikujemy dwie główne kwestie: i) indeks C pozostaje w sposób niejawny i subtelny zależny od czasu oraz II) jego związek z liczbą podmiotów, których ryzyko zostało błędnie przepowiedziane, nie jest prosty. Nieuwzględnienie tych dwóch aspektów może wprowadzić niepożądane i niepożądane uprzedzenia w procesie oceny, a nawet spowodować wybór nieoptymalnego modelu. Dlatego omawiamy tutaj sposoby uzyskania sensownej interpretacji pomimo tych trudności. Mając na celu pomoc eksperymentatorom niezależnie od ich znajomości wskaźnika C, zaczynamy od prezentacji na poziomie wstępnym najpopularniejszego estymatora, podkreślając jego zależność czasową i sugerując, w jaki sposób można go poprawnie wykorzystać do wyboru modelu. Zajmujemy się również nieliniowością wskaźnika C w odniesieniu do liczby prawidłowych prognoz ryzyka, opracowując uproszczone ramy, które mogą umożliwić łatwiejszą interpretację i kwantyfikację poprawy lub pogorszenia wskaźnika C.