Elektronik Sağlık Kayıtlarında Dengesiz Sınıf Probleminde Dengeleme Stratejilerinin Ayrım ve Kalibrasyon Üzerine Etkisi: Regülarize Lojistik Regresyon ile Gradient Boosting’in Karşılaştırmalı Bir Simülasyon Çalışması

Vollständiger Abstract

Worum geht es in dieser Arbeit?

Elektronik sağlık kayıtlarına (ESK) dayalı klinik risk tahmininde sonuç olayları çoğunlukla nadirdir ve sınıf dengesizliği oluşur. Yaygın kullanılan yeniden örnekleme ve maliyet-duyarlı yöntemlerin kalibrasyon ve klinik net fayda üzerindeki etkisi yeterince incelenmemiştir. Bu çalışmada regülarize lojistik regresyon (LR) ile gradient boosting (GB), dört dengeleme stratejisi altında karşılaştırılmış; ayrıca yeniden kalibrasyonun düzeltici etkisi değerlendirilmiştir. Akut böbrek hasarına benzer, olay oranı %12 olan bir sonuç için 15 öngörücülü sentetik veri (n=4000; 200 replikasyonlu Monte Carlo tasarımı) üretildi. LR ve GB (XGBoost); dengeleme yok, SMOTE, sınıf ağırlıklandırma ve azaltarak örnekleme stratejileriyle 5-katmanlı iç içe çapraz doğrulamayla değerlendirildi. AUROC, AUPRC, Brier skoru, kalibrasyon eğimi/kesişimi ve Entegre Kalibrasyon İndeksi (ICI) hesaplandı; klinik fayda karar eğrisi analiziyle değerlendirildi. En yüksek ayrımı dengelemesiz LR sağladı (AUROC 0,706; AUPRC 0,273). Dengeleme LR ayrımını artırmadı, GB ayrımını kötüleştirdi (SMOTE: AUROC 0,681’den 0,632’ye); LR–GB farkı tüm stratejilerde LR lehineydi. Dengelemesiz modeller iyi kalibre idi (kesişim ≈0,00, eğim 1,024, ICI 0,007); dengeleme kalibrasyonu ciddi biçimde bozdu (kesişim ≈ −2,0; ICI 0,32–0,34). Dengelemesiz LR tüm eşiklerde en yüksek net faydayı sağladı; SMOTE uygulanmış GB en düşük faydayı verdi. Yeniden kalibrasyon, prevalans kaynaklı zararı büyük ölçüde geri döndürdü (Brier 0,215→0,099); ancak GB’nin sıralama hasarını gideremedi. ESK temelli dengesiz sınıf probleminde dengeleme, ayrımı iyileştirmemiş, kalibrasyonu ve net faydayı bozmuştur (“dengeleme paradoksu”). Yalnızca AUROC’a güvenmek yanıltıcıdır; kalibrasyon ve net fayda mutlaka raporlanmalı, dengeleme kullanılacaksa yeniden kalibrasyon izlemelidir. Regülarize LR, dengeleme uygulanmadan, hem kalibrasyon hem klinik fayda açısından güçlü bir varsayılan seçenek olmuştur.