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Construction of Parsimonious Event Risk scores by an ensemble Method. An Illustration for Short-Term Predictions in Chronic Heart Failure Patients from the GISSI-HF Trial

引用

Applied Mathematics 2021年第7期12卷 627-653页

作者： Benoî t Lalloué Jean-Marie Monnez Donata Lucci Eliane Albuisson Université de Lorraine CNRS Inria (Project-Team BIGS) IECL (Institut Elie Cartan de Lorraine) Nancy France Inserm U1116 Centre d’Investigation Clinique Plurithématique 1433 Université de Lorraine Nancy France ANMCO Research Center Florence Italy Université de Lorraine CNRS IECL (Institut Elie Cartan de Lorraine) Nancy France DRCI CHRU de Nancy Vand&#339 uvre-lès-Nancy France Faculté de Médecine Département Grand Est de Recherche en Soins Primaires Vand&#339 uvre-lès-Nancy France

Selecting which explanatory variables to include in a given score is a common difficulty, as a balance must be found between statistical fit and practical application. This article presents a methodology for constructing parsimonious event risk scores combining a stepwise selection of variables with ensemble scores obtained by aggregation of several scores, using several classifiers, bootstrap samples and various modalities of random selection of variables. Selection methods based on a probabilistic model can be used to achieve a stepwise selection for a given classifier such as logistic regression, but not directly for an ensemble classifier constructed by aggregation of several classifiers. Three selection methods are proposed in this framework, two involving a backward selection of the variables based on their coefficients in an ensemble score and the third involving a forward selection of the variables maximizing the AUC. The stepwise selection allows constructing a succession of scores, with the practitioner able to choose which score best fits his needs. These three methods are compared in an application to construct parsimonious short-term event risk scores in chronic HF patients, using as event the composite endpoint of death or hospitalization for worsening HF within 180 days of a visit. Focusing on the fastest method, four scores are constructed, yielding out-of-bag AUCs ranging from 0.81 (26 variables) to 0.76 (2 variables).

关键词： ensemble score ensemble Methods Scoring Variable Selection Heart Failure

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