Клиническая и экспериментальная кардиология
Открытый доступ

Абстрактный

Статистические и психологические модели врачебных суждений о пациентах с заболеваниями сердца

Неда Керими*, Ларс Баклунд, Ильва Сканер, Ларс-Эрик Стрендер и Генри Монтгомери

Используя данные участников из медицинской области, была протестирована надежность логистической регрессии (LR) с различными уровнями включения сигналов и двумя быстрыми и бережливыми (F&F) моделями с точки зрения точности прогнозирования и бережливости. Были использованы два набора данных, основанных на суждениях устно описанных пациентов: сердечная недостаточность (66 аналитиков) и гиперлипидемия (38 аналитиков). В обоих наборах данных при перекрестной проверке моделей наблюдалось значительное снижение точности прогнозирования для всех моделей, особенно когда все сигналы использовались в LR. Другие модели имели примерно одинаковую точность прогнозирования, также когда проводились сравнения с фактическими диагнозами, с небольшим преимуществом LR в исследовании сердечной недостаточности. LR, использующая уровень включения 5%, была более бережливой, чем F&F. Эти результаты подчеркивают важность использования перекрестной проверки и выбора правильных уровней значимости для включения сигналов и при сравнении различных моделей суждений в принятии медицинских решений и других областях.