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Objectifs:

Un prétraitement orienté conceptuellement d'un grand nombre de facteurs pronostiques potentiels peut améliorer le développement d'un modèle pronostique. Cette étude a examiné si diverses formes de prétraitement orienté conceptuellement ou la présélection de facteurs établis étaient supérieurs à l'utilisation de tous les facteurs comme intrants.

Conception et cadre de l'étude:

Nous avons utilisé un projet existant qui a développé deux sous-groupes conceptuellement orientés de patients lombalgiques. Sur la base de la prédiction de six variables de résultat par sept méthodes statistiques, ce type de prétraitement a été comparé à la présélection des facteurs établis par des experts médicaux, ainsi qu'à l'utilisation des 112 facteurs de base disponibles.

Résultats:

Le sous-groupe de patients était associé à une faible capacité pronostique. L'application d'une sélection de variables basée sur le lasso à tous les facteurs ou aux scores des composants principaux spécifiques au domaine a donné les meilleurs résultats. La présélection des facteurs établis a montré un bon compromis entre complexité du modèle et capacité pronostique.

Conclusion:

La capacité pronostique est difficile à améliorer au moyen d'un prétraitement orienté conceptuellement par rapport aux approches purement statistiques. Cependant, une sélection minutieuse de facteurs déjà établis combinés dans un modèle linéaire simple devrait être considérée comme une option lors de la construction d'une nouvelle règle pronostique basée sur un grand nombre de facteurs pronostiques potentiels.

Mots clés:

Lasso; Analyse de classe latente; Modèle linéaire; Lombalgie; Prétraitement; Modèles pronostiques; Forêt aléatoire; Sous-groupement.

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