Baseline clinical predictors of long-term survival in a large prostate cancer cohort: a comparative prognostic modelling study using Cox, random survival forest and Hybrid-Cox approaches
ベースラインのデータが限られた大規模な前立腺がんコホートにおいて、本研究は、従来のCoxモデルが強力かつ解釈性の高いベンチマークを提供する一方で、機械学習を取り入れたハイブリッドCoxアプローチは長期的な識別能と較正において緩やかではあるが一貫した改善をもたらすが、ランダム生存フォレストは標準的な回帰分析に対して一貫した利点を示さなかったことを明らかにした。