Completeness of reporting of clinical prediction models developed using supervised machine learning: a systematic review

Completeness of reporting of clinical prediction models developed using supervised machine learning: a systematic review

Abstract Background While many studies have consistently found incomplete reporting of regression-based prediction model studies, evidence is lacking for machine learning-based prediction model studies. We aim to systematically review the adherence of Machine Learning (ML)-based prediction model stu...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ: Constanza L. Andaur Navarro, Johanna A. A. Damen, Toshihiko Takada, Steven W. J. Nijman, Paula Dhiman, Jie Ma, Gary S. Collins, Ram Bajpai, Richard D. Riley, Karel G. M. Moons, Lotty Hooft
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:English
Հրապարակվել է: BMC 2022-01-01
Շարք:BMC Medical Research Methodology
Խորագրեր:
Prediction model
Diagnosis
Prognosis
Development
Validation
Reporting adherence
Առցանց հասանելիություն:https://doi.org/10.1186/s12874-021-01469-6

Համացանց

https://doi.org/10.1186/s12874-021-01469-6

Նմանատիպ նյութեր