Uma perspectiva prática sobre o índice de concordância para a avaliação e seleção de prognóstico de tempo-para-modelos de evento

o Desenvolvimento de um modelo de prognóstico para aplicações biomédicas, normalmente, requer o mapeamento de um indivíduo, de um conjunto de covariáveis para medir o risco de que ele ou ela pode enfrentar o evento a ser previsto. Muitos cenários, no entanto, especialmente aqueles que envolvem resultados patológicos adversos, são melhor descritos, contabilizando explicitamente o momento desses eventos, bem como a sua probabilidade. Como resultado, nestes casos, as métricas tradicionais de classificação ou classificação podem ser inadequadas para informar a avaliação ou seleção do modelo. Para abordar esta limitação, é prática comum reformular o problema no contexto da análise de Sobrevivência, e recorrer, em vez disso, ao índice de concordância (C-index), que resume quão bem uma pontuação de risco prevista descreve uma sequência observada de eventos. Uma interpretação praticamente significativa do Índice C, no entanto, pode apresentar várias dificuldades e dificuldades. Especificamente, identificamos duas questões principais: i) O índice C permanece implicitamente, e subtilmente, dependente do tempo, e ii) sua relação com o número de sujeitos cujo risco foi incorretamente previsto não é direta. A não consideração destes dois aspectos pode introduzir distorções indesejáveis e indesejáveis no processo de Avaliação, e mesmo resultar na selecção de um modelo subóptimo. Por isso, aqui, discutimos formas de obter uma interpretação significativa, apesar destas dificuldades. Com o objetivo de ajudar os experimentadores, independentemente de sua familiaridade com o C-index, começamos a partir de uma apresentação de nível introdutório de seu estimador mais popular, destacando a dependência temporal deste último, e sugerindo como ele pode ser corretamente usado para informar a seleção de modelos. Abordamos também a não linearidade do Índice C em relação ao número de previsões de risco corretas, elaborando um quadro simplificado que pode permitir uma interpretação mais fácil e quantificação de melhorias ou deteriorações do Índice C.