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Data from Leisman DE, et al: Crit Care Med 2020.ccmjournal.org#CritCareMed
Modelos de Predicción
El Desarrollo y Reportaje de Modelos de Predicción: Una Guía para Autores de parte de Editores de Revistas Médicas de Cuidado Crítico, Respiratorio y Medicina del Sueño
Describir como la etiqueta de resultados son desarrolladas y confirmar que la tasa de eventosrespalda el objetivo modelado.
Preespecificar las variables predictoras o usar un enfoque contemporáneo como regularización, no métodos basados en valor-p
Considerar cómo las variables predictoras se asocian con los resultados. Limitar pérdida de información debido a transformación (como porejemplo categorizando variables continuas)
Asegurar que las variables predictoras son conocidas y accesibles antes de la evaluación de resultados.
Conducir pasos de validación internos y externos. Comprobar generalización de nuevosdatos.
Medir relevancia clínica, discriminación y calibración del modelo – Prioridades deberían de ser específicas al contexto.
Evaluar modelos de rendimiento con otroscomparadores. No presentar modelo de rendimiento por sí solo.
Reportar datos ausentes/perdidos y discutirusando estrategias mas allá de análisis de datoscompletos
Reportar listas de verificación como TRIPOD y RECORD
’s para10
Considerar el problema que un modelo soluciona y enfocarse enobtener un balance entre precisión, parsimonia y transparencia
CCM_19-01282_Leisman (Maslove)_PDFLeisman_spanish FINALSlide Number 1