Learning decision thresholds for risk stratification models from aggregate clinician behavior.
Learning decision thresholds for risk stratification models from aggregate clinician behavior.
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DOI：
10.1093/jamia/ocab159
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发表时间：
2021-09-18
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shah NH
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Patel BS;Steinberg E;Pfohl SR;Shah NH
使用风险分层模型来指导临床实践通常需要在模型的输出上选择一个截止点（称为决策阈值），以触发电子警报等后续行动。选择这个界限并不总是直截了当的。我们提出了一种灵活的方法，利用现实生活中做出的治疗决策中的集体信息，从医生实践中学习参考决策阈值。以2013年合并队列方程计算的10年风险为基础，为心血管疾病的一级预防开具他汀类药物处方为例，我们证明了使用现实世界数据来学习反映现有医生行为的隐含决策阈值的可行性。以这种方式学习决策阈值，可以根据反映社区护理标准的阈值对提议的操作点进行评估。此外，该方法可用于监测和审计模型部署后模型指导的临床决策。
Using a risk stratification model to guide clinical practice often requires the choice of a cutoff—called the decision threshold—on the model’s output to trigger a subsequent action such as an electronic alert. Choosing this cutoff is not always straightforward. We propose a flexible approach that leverages the collective information in treatment decisions made in real life to learn reference decision thresholds from physician practice. Using the example of prescribing a statin for primary prevention of cardiovascular disease based on 10-year risk calculated by the 2013 pooled cohort equations, we demonstrate the feasibility of using real-world data to learn the implicit decision threshold that reflects existing physician behavior. Learning a decision threshold in this manner allows for evaluation of a proposed operating point against the threshold reflective of the community standard of care. Furthermore, this approach can be used to monitor and audit model-guided clinical decision making following model deployment.
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影响因子：
3.5
作者：
Attema, Arthur E.;Brouwer, Werner B. F.;l'Haridon, Olivier
通讯作者：
l'Haridon, Olivier
影响因子：
--
作者：
Habbema, JDF
通讯作者：
Habbema, JDF
影响因子：
3.6
作者：
EISENBERG, JM;HERSHEY, JC
通讯作者：
HERSHEY, JC
影响因子：
6.1
作者：
KAHNEMAN, D;TVERSKY, A
通讯作者：
TVERSKY, A
DOI：
10.1136/ebmed-2014-110140
发表时间：
2015-04-01
期刊：
Evidence-based medicine
影响因子：
--
作者：
Ebell, Mark H;Locatelli, Isabella;Senn, Nicolas
通讯作者：
Senn, Nicolas