直腸癌に対する低侵襲手術後の低位前方切除術症候群に対する伝統的モデルと6つの異なる機械学習手法の比較 -- ノモグラムの開発と外部検証 : 二施設コホート研究

包括基準と除外基準に基づく徹底的なスクリーニングを経て、二つの大規模医療センターからの患者はこの研究のために二つのコホートに分けられました。 コホート1は主にトレーニングおよび内部検証セットとして機能し、一方コホート2はコホート1から構築された予測モデルの外部検証に使用されました。 予測モデルを作成するために、従来のロジスティック回帰に加えて、DT、RF、XGBOOST、SVM、lightGBM、SHLNNを含む六つの異なる機械学習手法を使用しました。 これら七つの異なるモデル構築手法のROC曲線下面積（AUC）に類似した一致指数（C-index）を比較することにより、感度と特異度が最も優れたアプローチを選択しました。 次に、この手法を用いてコホート1の予測モデルが構築され、内部検証が完了しました。 最後に、コホート2は予測モデルの外部検証を受けました。