Q-squared as a mapping model performance metric: comparison of models mapping to EQ-5D in gastrointestinal disease
यह अध्ययन गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल रोगों में जीवन की गुणवत्ता के मापों को EQ-5D के साथ मैप करने के लिए एक नवीन प्रदर्शन मीट्रिक के रूप में Q-स्क्वेर्ड सांख्यिकी का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि यह प्रभावी रूप से भविष्य कहनेवाला सटीकता को वर्गीकृत करता है और यह प्रकट करता है कि आंतरिक सत्यापन मॉडल आम तौर पर बाहरी मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
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चिकित्सा अनुसंधान की दुनिया में, डॉक्टर और अर्थशास्त्री लगातार एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण प्रश्न पूछते हैं: किसी मरीज का जीवन अभी कितना अच्छा है, और एक नया उपचार इसे कैसे बदल देगा? इसका उत्तर देने के लिए, शोधकर्ता सर्वेक्षणों का उपयोग करते हैं जिनमें लोगों से उनके स्वास्थ्य को रेट करने के लिए कहा जाता है, जिसमें गतिशीलता, दर्द और मनोदशा जैसी चीजें शामिल हैं। ये सर्वेक्षण एक एकल संख्या उत्पन्न करते हैं, एक स्कोर जो व्यक्ति के जीवन की गुणवत्ता का प्रतिनिधित्व करता है। यह स्कोर इतना उपयोगी है कि स्वास्थ्य एजेंसियां यह तय करने के लिए इस पर निर्भर करती हैं कि किन उपचारों को धन और सहायता मिलनी चाहिए। हालांकि, एक समस्या तब उत्पन्न होती है जब कोई क्लिनिकल अध्ययन किसी विशिष्ट बीमारी के लिए डिज़ाइन किए गए विशेष सर्वेक्षण का उपयोग करता है, जैसे कि पेट का कैंसर या इरिटेबल बाउल सिंड्रोम, लेकिन फंडिंग एजेंसियों को निर्णय लेने के लिए जेनेरिक स्वास्थ्य स्कोर की आवश्यकता होती है। चूंकि दोनों सर्वेक्षण अलग-अलग प्रश्न पूछते हैं, इसलिए उनकी सीधे तुलना नहीं की जा सकती। इस अंतर को पाटने के लिए, वैज्ञानिक "मैपिंग" नामक एक विधि का उपयोग करते हैं। वे गणितीय मॉडल बनाते हैं जो अनुवादक के रूप में कार्य करते हैं, जो विशिष्ट बीमारी के सर्वेक्षण परिणामों को लेते हैं और भविष्यवाणी करते हैं कि जेनेरिक स्वास्थ्य स्कोर क्या रहा होता।
चुनौती यह जानने में है कि कौन सा अनुवादक सबसे अच्छा है। वर्षों से, शोधकर्ता यह जांचने के लिए मानक उपकरणों का उपयोग करते रहे हैं कि ये मॉडल कितने अच्छे काम करते हैं, लेकिन ये उपकरण अक्सर तब विफल हो जाते हैं जब विभिन्न समूहों के लोगों या विभिन्न सर्वेक्षणों पर बने मॉडलों की तुलना की जाती है। अटलांटिक टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी और ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के क्रिस्टियन मैलन और उनके सहयोगियों का एक नया अध्ययन इन अनुवादकों को परखने का एक बेहतर तरीका सुझाता है। उन्होंने Q-squared नामक एक मीट्रिक का परीक्षण किया, जो यह मापता है कि एक मॉडल सभी के औसत स्कोर का अनुमान लगाने के बजाय रोगी के स्वास्थ्य स्कोर की कितनी बेहतर भविष्यवाणी करता है। गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल रोगों पर केंद्रित अध्ययनों के एक बड़े संग्रह पर इस मीट्रिक को लागू करके, टीम ने पाया कि Q-squared एक स्पष्ट और निष्पक्ष तरीका प्रदान करता है जिससे यह देखा जा सके कि कौन से मॉडल वास्तव में काम करते हैं और कौन से केवल अनुमान लगा रहे हैं।
शोधकर्ताओं ने चौदह अध्ययनों की जांच करने के लिए हाथ आगे बढ़ाया जिन्होंने पहले से ही पाचन संबंधी रोगों वाले लोगों के लिए ये मैपिंग मॉडल बनाए थे, जिसमें कब्ज जैसी सामान्य समस्याओं से लेकर लिवर और पेट के कैंसर जैसी गंभीर स्थितियां शामिल थीं। इन अध्ययनों में लगभग 15,000 व्यक्तियों का डेटा शामिल था और इसमें 118 अलग-अलग गणितीय सूत्र शामिल थे जिन्हें विशिष्ट बीमारी के सर्वेक्षणों को मानक स्वास्थ्य स्कोर में अनुवाद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। टीम ने इन अध्ययनों में रिपोर्ट किए गए परिणामों को लिया और प्रत्येक के लिए Q-squared मान की गणना की। यह गणना अनिवार्य रूप से रोगियों के स्वास्थ्य स्कोर में प्राकृतिक भिन्नता के विरुद्ध मॉडल द्वारा की गई त्रुटियों की तुलना करके भविष्यवाणी की सटीकता को मापती है। यदि कोई मॉडल केवल औसत का अनुमान लगाने से बेहतर प्रदर्शन नहीं करता है, तो स्कोर शून्य या ऋणात्मक होता है; यदि यह सटीक भविष्यवाणी करता है, तो स्कोर एक के करीब पहुंच जाता है।
परिणामों ने मॉडलों के बीच प्रदर्शन की एक विस्तृत श्रृंखला का खुलासा किया। 118 सूत्रों के लिए Q-squared मान एक ऋणात्मक संख्या से लेकर 0.91 के उच्च मान तक थे, जो एक बहुत ही मजबूत भविष्यवाणी को दर्शाता है। औसतन, लगभग आधे मॉडलों ने मध्यम भविष्य कहनेवाला शक्ति दिखाई, जिसका अर्थ है कि वे काफी सटीक थे लेकिन पूर्ण नहीं। केवल एक छोटा हिस्सा, लगभग 8 प्रतिशत, ने पर्याप्त सटीकता प्राप्त की। अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि बीमारी का प्रकार और उपयोग किए गए विशिष्ट सर्वेक्षण बहुत मायने रखते थे। जो मॉडल कैंसर के सामान्य जीवन-गुणवत्ता सर्वेक्षण को मानक स्वास्थ्य स्कोर में अनुवादित करते थे, वे उन मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते थे जो विशेष रूप से इरिटेबल बाउल सिंड्रोम या कब्ज के लिए डिज़ाइन किए गए सर्वेक्षणों को अनुवादित करने की कोशिश करते थे। वास्तव में, कब्ज के लिए कुछ मॉडल इतने खराब प्रदर्शन करते थे कि वे केवल यह मान लेने से भी बदतर थे कि प्रत्येक रोगी का स्वास्थ्य औसत है।
एक अन्य प्रमुख निष्कर्ष यह था कि मॉडल उस डेटा पर कैसे प्रदर्शन करते हैं जिस पर उन्हें बनाया गया था बनाम उस डेटा पर कैसे प्रदर्शन करते हैं जो नया और अनदेखा है। शोधकर्ताओं ने पाया कि मॉडल अक्सर उसी समूह के रोगियों पर परीक्षण किए जाने पर बहुत अधिक सटीक दिखते हैं जिनका उपयोग उन्हें बनाने के लिए किया गया था, तुलना में जब उन्हें किसी दूसरे अध्ययन के पूरी तरह से अलग समूह के रोगियों पर परीक्षण किया जाता है। यह सांख्यिकी में एक आम समस्या है, जहाँ एक मॉडल एक समूह के विवरण को सीखने के बजाय उसे याद कर सकता है। अध्ययन ने दिखाया कि जबकि कई मॉडल अपने प्रारंभिक परीक्षणों में मजबूत दिखाई देते थे, नए आबादी पर लागू होने पर उनकी सटीकता काफी कम हो गई। यह सुझाव देता है कि शोधकर्ताओं को केवल इसलिए मॉडल पर भरोसा करने में बहुत सावधान रहना चाहिए क्योंकि वह मूल अध्ययन में अच्छा काम कर रहा था।
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि Q-squared उपलब्ध कई मॉडलों के बीच छंटनी करने के लिए एक मूल्यवान उपकरण है। अन्य उपायों के विपरीत जो विभिन्न अध्ययनों की तुलना करते समय भ्रामक हो सकते हैं, यह मीट्रिक सटीकता की सीधी और निष्पक्ष तुलना करने की अनुमति देता है। यह शोधकर्ताओं और नीति निर्माताओं को यह पहचानने में मदद करता है कि कौन से मॉडल स्वास्थ्य देखभाल वित्तपोषण के बारे में वास्तविक दुनिया के निर्णय लेने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय हैं। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि उसने मैपिंग की समस्या को एक बार में हल कर दिया है, बल्कि यह मौजूदा उपकरणों को देखने के लिए एक स्पष्ट लेंस प्रदान करता है। इस मीट्रिक का उपयोग करके, चिकित्सा समुदाय खराब प्रदर्शन करने वाले मॉडलों पर निर्भर रहने के बजाय उन मॉडलों का चयन कर सकता है जो वास्तव में पाचन रोगों वाले रोगियों के स्वास्थ्य और जीवन की गुणवत्ता को दर्शाते हैं।
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