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首页> 外文期刊>Journal of the royal statistical society >Ensemble prediction of time-to-event outcomes with competing risks: a case-study of surgical complications in Crohn's disease
【24h】

Ensemble prediction of time-to-event outcomes with competing risks: a case-study of surgical complications in Crohn's disease

机译：综合预测具有竞争风险的事件发生时间：克罗恩病手术并发症的案例研究

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We develop a novel algorithm to predict the occurrence of major abdominal surgery within 5 years following Crohn's disease diagnosis by using a panel of 29 baseline covariates from the Swedish population registers. We model pseudo-observations based on the Aalen-Johansen estimator of the cause-specific cumulative incidence with an ensemble of modern machine learning approaches. Pseudo-observation preprocessing easily extends all existing or new machine learning procedures for continuous data to right-censored event history data. We propose pseudo-observation-based estimators for the area under the time varying receiver operating characteristic curve, for optimizing the ensemble, and the predictiveness curve, for evaluating and summarizing predictive performance.
机译：我们开发了一种新颖的算法，通过使用一组来自瑞典人口登记册的29个基线协变量来预测克罗恩病诊断后5年内的主要腹部手术的发生。我们基于特定于原因的累积发生率的Aalen-Johansen估计器与现代机器学习方法的集成来对伪观测进行建模。伪观测预处理可以轻松地将用于连续数据的所有现有或新机器学习过程扩展到右删失的事件历史数据。我们为时变接收器工作特性曲线下的区域提出了基于伪观测的估计器，以优化集合，并建立了预测性曲线，以评估和总结预测性能。

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