Cardiologie clinique et expérimentale
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Abstrait

Modèles statistiques et psychologiques des jugements des médecins sur les patients cardiaques

Neda Kerimi*, Lars Backlund, Ylva Skaner, Lars-Erik Strender et Henry Montgomery

Français En utilisant les données des participants du domaine médical, la robustesse de la régression logistique (LR) avec différents niveaux d'inclusion d'indices et deux modèles rapides et frugaux (F&F) en termes de précision prédictive et de frugalité a été testée. Deux ensembles de données basés sur des jugements de patients décrits verbalement ont été utilisés : Insuffisance cardiaque (66 analystes) et Hyperlipidémie (38 analystes). Dans les deux ensembles de données, lorsque les modèles ont été validés de manière croisée, il y a eu une diminution significative de la précision prédictive pour tous les modèles, en particulier lorsque tous les indices ont été utilisés dans la LR. Les autres modèles avaient une précision prédictive à peu près égale, également lorsque des comparaisons ont été faites avec des diagnostics réels, avec un léger avantage pour la LR dans l'étude sur l'insuffisance cardiaque. La LR utilisant le niveau d'inclusion de 5 % était plus frugale que la F&F. Ces résultats soulignent l'importance d'utiliser la validation croisée et de choisir les niveaux de signification appropriés pour l'inclusion d'indices et lors de la comparaison de différents modèles de jugement dans la prise de décision médicale et dans d'autres domaines.