Conférencier | Transcription |
| Pierre Polito | Bonjour Stan, es-tu là. |
| salut Pierre. |
| Pierre Polito | Comment allez-vous. |
| Je vais bien. |
| Merveilleux. |
| Pierre Polito | Que pensez-vous de la rédaction de votre résumé aujourd'hui ? |
| ouais, je me sens plutôt bien. |
| Très bien, je n'ai pas envie de mettre encore une semaine à m'entraîner. |
| Pierre Polito | Maintenant, bien sûr. |
| j'ai toujours pensé que le parfait était l'ennemi du bien. |
| ouais ouais tu as raison ouais j'ai cliqué sur le mauvais lien. |
| Oh, je suis désolé pour ça, ouais, c'est normal de cliquer sur l'espace dans lequel j'enregistre pour celui-ci. |
| Pierre Polito | Ah, je vois. |
| Là où tu es, nous sommes. |
| Pierre Polito | Désolé pour ça. |
| Très bien, laisse-moi m'arrêter. |
| Vous écoutez pour confirmer certaines choses avant de commencer, et il est très inutile de voir un fichier Excel et vous pensez qu'il serait dans JMP. |
| Juste un instant, comment se passe ta journée. |
| Jusqu'ici, tout va bien. |
| Pierre Polito | Super et d'où appelez-vous. |
| J'appelle de Jeffersonville Indiana qui se trouve juste de l'autre côté de la rivière pour Louisville Kentucky. |
| Pierre Polito | D'accord, je vais à Lexington et je suis habitable en novembre. |
| Oh, vraiment pour l'une des conférences. |
| Pierre Polito | je connais un plaisir qui est mon. |
| le 40ème anniversaire de mon beau-frère et plein d'autres. |
| les gars vont se retrouver pour une dégustation de whisky. |
| Bien, bien, ils ont la piste Bourbon maintenant, tu y vas ouais. |
| Pierre Polito | c'est exactement ce que nous faisons. |
| Très bien, juste un instant, Stan. |
| D'accord, et quand tu auras fini avec ça, fais-le-moi savoir, laisse-moi te donner mon numéro de téléphone portable. |
| Pierre Polito | Très bien, est-ce qu'on regarde. |
| La prédiction de la survie des patients souffrant d'insuffisance cardiaque ou votre autre résumé. |
| Non, c'est ça l'insuffisance cardiaque. |
| Pierre Polito | D'accord, le titre vise simplement à confirmer les prévisions de survie des patients souffrant d'insuffisance cardiaque à partir de données limitées de laboratoire clinique utilisant JMP. |
| c'est ça. |
| Pierre Polito | D'accord, et je dois passer en revue quelques points ici. |
| Vous n'avez aucun co-présentateur, c'est exact. |
| Correct et je dois ensuite le confirmer verbalement, vous comprenez que cela est enregistré pour la conférence du sommet de découverte JMPed et sera disponible publiquement dans la communauté des utilisateurs JMP. Si vous autorisez cet enregistrement et son utilisation. |
| Je vais très bien. Merci beaucoup, très bien. |
| Pouvez-vous juste dire quelques mots, je veux juste m'assurer que le son est clair. |
| D'accord, eh bien, laissez-moi, laissez-moi commencer, je m'appelle Stan Saran de Itch et je suis analyste principal chez Crucial Connection LLC. |
| Et je suis situé à Jeffersonville, Indiana, juste en face de la rivière Ohio, depuis le célèbre Louisville Kentucky, et aujourd'hui, je vais vous parler de la prédiction de l'insuffisance cardiaque. |
| Pierre Polito | Parfait, ça passe bien et clairement. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | Permettez-moi juste de dire qu'il y a quelques choses que nous devons faire pour que les visuels apparaissent clairement, nous devons vérifier votre affichage si vous êtes sur une machine Windows. |
| je suis sur une machine Windows 10 et je vais travailler sur mon moniteur hors-bord. |
| Pierre Polito | D'accord, donc si vous pouviez simplement accéder à la barre de recherche en bas et saisir display. |
| barre de recherche en bas oh. |
| Pierre Polito | ouais, si cela vous dérange de partager votre écran, pendant que vous faites ça, je peux. |
| vérifie les choses ouais. |
| ouais, j'ai eu quelques problèmes avec celui-ci, pour ne pas dire. |
| Nous partageons l'écran mais je perdrais mon partage d'écran de temps en temps. |
| Pierre Polito | Oh, tu peux vérifier ça. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | Donc, en bas, vous verrez le bouton de partage d'écran. Oh, vous l'êtes, je suis désolé, c'est sur mon père. |
| D'accord ouais, alors tape, cliquez sur cette loupe. |
| Et tapez display. |
| D'accord. |
| Où. |
| Pierre Polito | Vous pouvez simplement commencer à taper, le curseur est déjà en place. |
| Oh, ça y est. |
| Pierre Polito | Oh, je ne pense pas que vous vouliez appuyer sur Entrée lorsque vous essayez encore une fois. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | Alors allez changer la résolution. |
| Et la gestion de Microsoft. |
| Pierre Polito | a dit oh c'est tu sais, je te parie, est-ce sur ton autre moniteur. |
| ouais, c'est sur mon autre moniteur. |
| Pierre Polito | D'accord, cela vous dérangerait-il de le faire glisser vers celui-ci. |
| D'accord. |
| Oui. |
| Pierre Polito | Je ne le vois pas encore, je vois seulement la fenêtre de votre navigateur. |
| Et c'est. |
| Pierre Polito | Parce qu'il disait. |
| ouais, même problème que nous avons eu. |
| Pierre Polito | Alors, avez-vous partagé tout votre écran, ou en partagez-vous juste un. |
| fenêtre, ai-je pensé, a partagé tout l'écran. |
| Nouveau partage. |
| le problème est que souvent, cela couvrira mon. |
| Barre de contrôle pour la réunion zoom. |
| Ah. |
| C'est pourquoi j'essaie de le faire comme ça. |
| Pouvez-vous voir la planification, peut-être voir comment cela est arrivé là-bas. |
| Pierre Polito | c'est ce que je vois, c'est que la planification est facilitée. |
| ouais, libre à ça. |
| Et je regarde probablement mes perspectives. |
| ouais. |
| Pierre Polito | Et nous allons vouloir fermer Outlook de toute façon, avant de commencer. |
| ouais ouais maintenant que nous sommes connectés, je n'ai plus besoin de fenêtres supplémentaires, laisse-moi fermer et ouvrir toutes les fenêtres. |
| Bon, c'est parti. |
| Et c'est tout ce dont j'ai besoin. |
| Nouveau partage avec lequel je partagerai l'écran. |
| Laissez-moi en parler. |
| Ici, lorsque je clique sur un nouveau bouton de partage. |
| Vous voyez mon bureau. |
| Pierre Polito | Je vois une tente verte. |
| Avec une belle. |
| coucher de soleil dans le Lacté. |
| façon ouais ouais laisse-moi. |
| Revenez ici pour afficher à nouveau toutes les recherches. |
| Vous voyez ma barre de recherche. |
| ouais. |
| Pierre Polito | Et puis chantez que vous voulez cliquer sur changer la résolution de l'affichage alors merci pour l'option vers le bas. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | C'est parti, donc vous étiez à 1920 mais ce n'est pas grave, c'est ce à quoi nous voulons en être. |
| D'accord, et ensuite vous pourrez fermer ça. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | Et puis faites un clic droit sur votre barre des tâches en bas. |
| et accédez aux paramètres de la barre des tâches. |
| cliquez dessus. |
| ouais. |
| Pierre Polito | ouais. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | C'est donc la deuxième option. |
| testez-le automatiquement là-bas, c'est parti. |
| Très bien, n'importe quoi d'autre ici. |
| un. |
| Pierre Polito | je peux aller fermer ça. |
| Et puis la dernière chose que nous voulons faire, c’est descendre. |
| Aimez-vous. |
| Onglets de notification ou quoi que ce soit pour s'assurer que tout ce qui pourrait donner une fenêtre contextuelle est fermé. |
| ouais, j'ai tout fermé avant de me connecter. |
| D'accord, le seul problème est que ma barre de contrôle est toujours allumée sur le moniteur de mon ordinateur portable et je regarde toujours la barre de test sur le moniteur du tableau Yelp et c'est celle à partir de laquelle je veux présenter. |
| Pierre Polito | D'accord, euh. |
| revenons là-bas et voyons si cela change automatiquement. |
| D'accord, alors peut-être que je vais juste essayer de cliquer sur le bureau et peut-être que cela le fera disparaître. |
| ouais, on y va. |
| Là, on y va, on y va. |
| Pierre Polito | Très bien, alors une fois nous. |
| Nous enregistrons maintenant donc. |
| Maintenant, je vais faire attention à cela. |
| Pierre Polito | ouais si c'est le cas. |
| S'il apparaît, ce n'est pas la fin du monde. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | Vous serez. |
| vouloir. |
| Une fois que vous commencerez votre présentation, je vais me mettre en sourdine, mon appareil photo va s'éteindre, je vais être un fantôme, vous allez penser que vous ne parlez pas seulement à vous-même. |
| Si tu. |
| J'ai l'impression que tu as juste fait un peu d'air cataclysmique et que tu veux tout recommencer, c'est tout à fait bien, malheureusement. |
| La façon dont ils nous font faire ça, si vous êtes là, nous n'allons pas vraiment pouvoir éditer quelque chose au milieu, c'est en gros que nous devons le faire en une seule fois si à l'avenir, vous terminez cela et vous réalisez ensuite Oh , je voulais vraiment dire ceci, au lieu de cela. |
| Quand ceux-ci sont réellement présentés. |
| vous allez l'être, vous avez la possibilité d'être en direct, et donc nous pouvons toujours mettre la vidéo en pause, et vous pouvez dire OK, vous savez, j'ai mal exprimé ici ce que j'essayais vraiment de transmettre le X, Y ou Z et vous J'aurai l'occasion de le faire en temps réel. |
| remets les pendules à l'heure, donc si, comme vous le réalisez, demain ou le lendemain ou quelque chose du genre, mais si à ce moment-là vous avez l'impression que je voulais dire cela complètement différemment, nous pouvons simplement recommencer. |
| D'accord, eh bien, j'espère que nous n'aurons pas à faire ça. J'avais du mal à dire Sharon et Nick s'est arrêté immédiatement, et je leur ai demandé d'arrêter immédiatement. |
| Et cela sera supprimé, vous savez. |
| Pierre Polito | euh ouais ouais. |
| Bon alors. |
| Bien. |
| Très bien, je laisse à mes collègues qui produisent ceci le soin d'aller de l'avant et de travailler là-dessus. |
| Voilà pour vous, suspendons temporairement l'enregistrement. |
| D'accord. |
| Pierre Polito | Très bien, je vais éteindre ma vidéo. |
| Pour une seconde. |
| Avant de commencer, je souhaite vérifier le partage d'écran. |
| Parfait ok. |
| Maintenant, je veux devoir afficher la barre des tâches. |
| Pierre Polito | Non, c'est bien, c'est bien. |
| D'accord, le problème est que nous voulons juste le maximum. |
| ouais ouais ok. |
| Pierre Polito | pouce carré pendant que vous présentez. |
| D'accord, et voici l'autre problème avec lequel j'ai rencontré des problèmes, mardi et la semaine dernière, lorsque j'ai fait semblant de rechercher des analystes triangulaires, c'est un peu une histoire, mais je ne vais pas faire de présentation. |
| Pierre Polito | OK c'est bon. |
| D'accord, j'ai ça et voyons si vous voyez mon PowerPoint là-haut. |
| Pierre Polito | Je vois votre PowerPoint. |
| Okay, et si je venais ici. |
| Pierre Polito | Et je vois mon écran. |
| super Permettez-moi de fermer ceci et d'ouvrir l'autre écran de travail. |
| Allez. |
| Vous voyez, c'est un nouvel écran JMP avec. |
| scripts et fenêtre de script. |
| Je fais. |
| Très bien, ouais, une partie de la présentation et j'ai arrêté de faire ça et j'ai dû arrêter le partage puis repartager, alors j'espère que cela. |
| Pierre Polito | D'accord. |
| tout va bien, je vais maintenant couper mon microphone. |
| Et toi. |
| Tout va bien, bonne chance. |
| D'accord, merci. |
| Bonjour, bon après-midi ou bonsoir à tous. Je m'appelle Stan Siranovich. Et je suis l’analyste principal Crucial Connection LLC. |
| Et nous sommes situés à Jeffersonville, Indiana. Juste en face de la rivière Ohio depuis la ville historique de Louisville, Kentucky. |
| Et comme vous pouvez le voir, à l'écran aujourd'hui, je vais vous parler de la prédiction de la survie des patients souffrant d'insuffisance cardiaque à partir de données limitées de laboratoire clinique utilisant JMP Pro 16. |
| Maintenant, qu'est-ce que c'est, |
| sont une collection de dossiers médicaux. 299 dossiers médicaux pour être exact de patients souffrant d'insuffisance cardiaque. Et ils ont été récupérés à l'établissement [inintelligible] de l'Institut de cardiologie et au [inintelligible] de |
| [inintelligible] Pakistan. Et ils ont été collectés entre avril et décembre 2015. Maintenant, ils ont été publiés, |
| à l’origine, dans le BMC Medical Informatics and Decision Making Journal, volume 20 en 2020 par deux auteurs Chicco et Jurman. |
| Et ce que les auteurs voulaient faire, c'était créer un modèle pour évaluer la probabilité de décès par insuffisance cardiaque. |
| Et le modèle devait être relativement simple et, espérons-le, être utilisé par les hôpitaux et les praticiens pour évaluer les différentes gravités des maladies cardiovasculaires. |
| Maintenant, ils entrent un peu dans l'histoire et je vais le faire aussi, mais ils exposent très brièvement la raison de cela, les auteurs le remarquent. |
| les données qu'ils ont examinées et les modèles qui en ont été dérivés avaient en premier lieu une faible reproductibilité et ils avaient également un certain nombre de facteurs différents dans les cinq ou six premiers. |
| Pour prédire l'insuffisance cardiaque, deux d'entre eux réapparaissaient sans cesse, à savoir le volume d'éjection et la créatinine. Et je vais y aller |
| ce que c'est dans une minute ou deux une fois que nous avons commencé l'analyse. Maintenant, ce que les auteurs ont fait, c'est d'utiliser 10 méthodes avancées d'apprentissage automatique différentes, selon eux, pour prédire l'insuffisance cardiaque. |
| Ils ont donc exécuté 10 scripts d’apprentissage automatique. Ils ont utilisé des arbres de décision forestiers aléatoires, une augmentation de gradient, tous les suspects normaux. Excusez-moi. Et ce qu'ils ont fait, ils les ont évalués sur sept tests d'apprentissage automatique distincts. |
| métrique. Et ils ont découvert, sans surprise, que la créatinine sérique et le volume d’éjection étaient des variables significatives. Et ils excluent toutes les autres variables. |
| Et ce n'était pas le cas lorsque nous avons effectué l'analyse dans JMP Pro 16. Nous allons donc y jeter un œil et je vais parler un peu de l'âge variable, mais, |
| avant de faire cela, permettez-moi d'évoquer JMP. |
| Et voici la table de données JMP avec laquelle nous allons travailler. |
| Si vous n'êtes pas familier avec JMP, permettez-moi de revenir très brièvement ici, là où j'ai mon curseur, nous avons la fenêtre de script. Suivi de la fenêtre de colonne. Vous pouvez voir que nous avons 13 colonnes sans rien sélectionné et voici la fenêtre des lignes et nous avons 299 lignes. |
| Bien que j'ai téléchargé. La façon dont ça fonctionne, c'est que je suis allé à Kaggle. Ils ont tout publié sur Kaggle, |
| pour que d'autres personnes puissent s'entraîner, pour ainsi dire. Et dans les années qui ont suivi, certains États l'ont affiché ici, il y a eu 177 soumissions distinctes. Ils étaient tous open source et une douzaine que j'ai regardé, ils étaient tous |
| comme nous le pensons normalement, ce sont les deux plates-formes Open Source les plus populaires. Ils y ont également mis l'analyse originale, qui a été effectuée dans le langage de programmation statistique R et ils ont publié tout le code sur GITHUB. Voyons donc ce que nous pouvons faire avec JMP. |
| Passons maintenant en revue les variables auxquelles nous avons fait allusion plus tôt. Tout d’abord, nous avons la créatinine phosphokinase. C'est une enzyme. |
| Et c'est un indicateur de lésions musculaires. Nous avons également de la créatinine sérique, qui est un produit chimique présent dans le sang. |
| Et c'est un indicateur à la fois de lésions musculaires et d'insuffisance rénale et nous avons parlé de lésions musculaires ici, nous pensons à l'insuffisance cardiaque. |
| Nous avons également la fraction d'éjection, qui correspond au pourcentage de sang sortant du cœur et le fait de devoir charger la fraction de légende est un indicateur de lésions du muscle cardiaque. Nous avons aussi du sodium sérique, |
| qui est une mesure de routine effectuée avec des analyses de sang. Et des valeurs très faibles ici, peut-être un indicateur d’insuffisance cardiaque. |
| Il convient également de noter que nous disposons de ce que nous pourrions appeler un ensemble de données en équilibre. C'est, |
| nous avons eu... et ne devrions pas appeler cela positif... un décès dans 32 % des cas ici et une survie dans 68 %. Alors c'est oui, un à deux |
| Nous avons un tiers des personnes souffrant d'insuffisance cardiaque, les deux tiers en souffraient maintenant. Nous devons également mentionner que nous disposons ici d’un ensemble de données relativement petit. |
| 299 lignes. Très petit pour les enregistrements cardiaques. Commençons donc par l'analyse et permettez-moi d'évoquer un autre tableau de données JMP. |
| Et c'est ce tableau de données ici, et permettez-moi de m'en débarrasser. Je vais le faire glisser sur mon autre écran. |
| D'accord, nous examinons le tableau de données et j'ai déjà fait un peu de travail là-dessus, j'ai réorganisé certaines choses et vous remarquerez ici, |
| l'anémie, le diabète, l'hypertension artérielle, le sexe et le tabagisme. Lorsque j'ai initialement importé dans JMP, cela lui a donné un flux continu |
| distribution ou continue |
| type de données et ce que j'ai fait, c'est les modifier. Par exemple, si vous venez ici et observez l’anémie, ou mieux encore l’hypertension artérielle. |
| Hypertension artérielle - nous avons des zéros et des uns, et ils n'ont pas vraiment dit où se trouvait le seuil. Cela aurait été bien d'avoir des données continues ici avec le |
| systolique et diastolique. Ce n'est pas le cas. C’est donc avec cela que nous devons travailler et j’ai changé tout cela. Et vous verrez également que les plaquettes |
| est caché. |
| Et c'est parce que j'ai caché et exclu, devrais-je dire, et c'est parce que j'ai dû les nettoyer et il y a une autre chose que je veux faire. |
| Et je ne l'ai pas fait exprès pour vous montrer comment faire cela, je vais ici pour vieillir et je vais le cacher. |
| Et je vais également l'exclure du graphique car il sera exclu de tous les calculs, au cas où je le glisserais accidentellement avec autre chose et j'expliquerai les raisons de le faire dans un petit peu. Donc, |
| nous allons faire cela, un peu différemment. Je vais commencer, excusez-moi, par l'analyse, et après avoir terminé l'analyse, je vais revenir faire un peu de ménage et je vous expliquerai au fur et à mesure. |
| Nous venons donc ici pour |
| Analyser |
| et |
| suivre autre chose pendant une seconde. D'accord, au fait, la présentation PowerPoint sera publiée sur le site Web du Discovery Summit, et j'ai quelques captures d'écran là-dedans et quelques explications, afin que vous puissiez suivre si vous le souhaitez. cela pour vous-même. |
| Donc, la première chose que je vais faire est de monter ici dans le menu Analyser, de cliquer dessus et je vais descendre ici vers la modélisation prédictive. |
| Et nous avons ici un tas de choix, notamment la comparaison de modèles et la sélection de modèles. Il est indiqué ici pour Model Screening : "s'adapte à de nombreux modèles prédictifs différents afin que vous puissiez sélectionner le meilleur". |
| Donc, cela ressemble à ce que nous voulions faire, nous aimerions faire un parallèle |
| l’analyse originale. Et il y a cette fenêtre que nous obtenons et si vous remarquez ici à gauche, nous avons une boîte |
| et il y a une case à cocher et cela nous indique quels modèles nous allons utiliser, c'est tout par défaut. |
| Ainsi, il va exécuter, par exemple, l'arbre de décision, la forêt d'amorçage, l'arbre boosté, l'ajustement des moindres carrés, tout ce genre de choses. Tous nos favoris. Et là, il y en a 11 pour nous là-dedans et JMP ça va le faire automatiquement. Donc, DEATH_EVENT, |
| ce sera ma réponse Y. Et ce que je vais faire, c'est juste |
| cliquez et faites glisser pour sélectionner toutes les variables ici, et je vais mettre cela sous forme de facteurs X. |
| Et je vais cliquer sur OK. |
| Et nous nous asseyons et laissons JMP faire son travail. |
| Et voilà. Voici le résultat que nous obtenons. |
| Alors travaillons sur cela. Voici les détails. On peut voir les différents |
| analyses que nous effectuons si nous cliquons sur ce triangle gris. |
| Nous pouvons voir plus de détails et les détails présents dans la fenêtre dépendent d'une analyse particulière puis de l'exécution. Si nous voulons aller plus loin, bien sûr, nous pouvons cliquer sur le point chaud rouge, et nous avons quelques choix supplémentaires. |
| C'est donc ce que nous avons ici, et quand cela a été fait, il a également ouvert cette boîte ici et elle est étiquetée formation. Et il s’agit du résultat de l’exécution de toutes les données en tant qu’ensemble d’entraînement. En d’autres termes, il n’y a eu aucune formation. |
| Il n’y avait aucun ensemble de tests. Excusez-moi, il y avait un ensemble de formation, mais il y avait n'importe quel ensemble de tests. Et il n’y avait aucun ensemble de validation et c’est parce que nous n’avons fait aucune sélection. |
| Il s'agit simplement d'un dépistage et il nous indique lesquels ont obtenu les meilleurs résultats à l'entraînement. D'accord, nous voyons ici le nombre de colonnes, alors allons-y |
| parcourez-les brièvement. L'entropie R au carré est |
| simplement un R au carré et c'est, |
| eh bien, c'est une mesure qui se compare aux probabilités logarithmiques du modèle ajusté, c'est donc la valeur logarithmique. |
| Et nous avons le taux d'erreur de calcul, l'aire sous la courbe ici, évidemment élevée, sera meilleure. |
| Et nous avons le RASE, qui est le taux de prédiction quadratique moyen. C’est donc la différence entre la probabilité un et la probabilité p. |
| Il s'agit de la probabilité ajustée pour le modèle proposé par JMP. Et nous avons le R carré généralisé que tout le monde considère comme R au carré. C'est un |
| mesure... elle est appliquée aux modèles de régression, et si nous obtenons un ajustement parfait, nous en avons un, et si nous ne nous adaptons pas, nous avons zéro. Ils sont classés ici, donc elle Bootstrap Forest est arrivée en tête. |
| Et voyons ce que je veux dire d'autre, vérifiez mes notes. |
| Je pense que c'est tout, nous pourrions |
| reviens ici |
| et ouvrez la forêt Bootstrap et vérifiez les résultats, et nous pourrions voir pour notre formation définie ici, regardons la matrice de confusion. Cela nous donne |
| les données de formation ici, les mêmes données que celles que nous avons vues, mais c'est juste pour la forêt d'amorçage et nous avons ici la matrice de confusion que nous avons prédite. |
| Et nous avons ici le taux prévu pour la forêt Bootstrap. Et si vous n'êtes pas familier avec cela ou si votre mémoire est un peu rouillée, cela nous montre le décompte pour |
| des événements de décès qui étaient de véritables événements de décès avec une valeur de zéro, et c'est le patient qui a survécu ici, le 83, |
| nous avons eu un événement de décès d'une valeur de un, ce qui signifie que le patient n'a pas survécu. Et c'est le décompte absolu, donc nous voulons regarder la diagonale allant du coin supérieur gauche au |
| en bas à droite et en diagonale ici du coin inférieur gauche au coin supérieur droit, ce sont les chiffres incorrects. Nous avons donc eu 13 |
| des moments ici qui étaient prédits pour la survie, et ce n'était pas la survie. C'étaient des morts. Et puis, dans la deuxième case grise, nous avons ici les mêmes données, mais elles concernent le taux. Ce qui, dans notre cas, est une mesure un peu meilleure, car nous avons un ensemble de données déséquilibré, je vais donc clore cela. |
| Et ensuite, |
| ce que nous allons faire, c'est passer en mode Analyse et Ajustement. Et la raison pour laquelle nous voulons faire cela est que nous allons y adapter un modèle de régression, ce qui est beaucoup plus facile à comprendre pour les gens et cela nous donnera |
| donne-nous une chance de nous montrer |
| la possibilité d'interagir dans JMP. Donc, ce que je vais faire, c'est fermer ça et je vais monter ici pour analyser, nous y sommes, pour |
| Modèle adapté. |
| Et bien, |
| Nous savons que les variables maintenant, laissez-moi tout d'abord monter ici |
| y mettra DEATH_EVENT comme ce que nous voulons prédire. Et nous savons et nous avons vu que la créatinine, non, ce n'est pas la bonne. La fraction d'éjection |
| et voilà. |
| Créatinine sérique |
| sont des variables importantes. Et l’âge est également apparu dans quelques analyses. Alors laissez-moi le mettre si je peux le trouver. |
| Accrochez-vous. |
| Permettez-moi de recommencer celui-ci, quelque chose a été oublié. |
| Hé Peter, pouvons-nous faire une pause une seconde. |
| Donc, ce que je vais faire, c'est venir ici pour analyser, |
| Modèle adapté. Et Y va être le DEATH_EVENT. |
| Et ce que je vais faire, c'est que puisque le nombre de modèles ont trouvé l'âge comme variable importante, je vais ajouter l'âge. Et je vais mettre dedans |
| fraction d'éjection et créatinine sérique. |
| Maintenant, les auteurs n'ont pas trouvé l'âge comme variable significative, mais je l'ai fait, je pense qu'il pourrait y avoir une interaction là-dedans et JMP nous permet de gérer cela très facilement. Donc, comme je le fais, je clique sur l'âge |
| et la fraction d'éjection au lieu de cliquer sur Ajouter, |
| Je descends ici |
| cliquez sur Cross et je vais vieillir. |
| et |
| créatinine sérique. |
| Et c'est le clic de contrôle. |
| Et nous allons ajouter cela pour que nous ayons. |
| Âge, fraction d'éjection, attendez une minute. |
| Je pense que c'est juste un gros doigt. |
| Et voilà. |
| Maintenant, c'est là, donc il y a les deux interactions et nous pouvons voir ici que cela nous a donné un choix pour la personnalité. Et ce que nous allons faire, c'est accepter la valeur par défaut, qui est Nominal Logistic. |
| Et nous avons d'autres choix ici, mais nous nous en tiendrons à cela. |
| Et je clique sur Exécuter. |
| Et voici ce que nous obtenons. |
| Bon alors. |
| Nous devons enregistrer la valeur ici, ce qui est fondamentalement négatif. |
| log base 10 de cette valeur de probabilité ici. Et la raison pour laquelle nous le faisons, c'est que cela rend le travail plus facile, excusez-moi, plus facile à représenter graphiquement et plus facile à comprendre pour les êtres humains. Nous voyons donc ce numéro un sur la liste. |
| C'est une fraction d'éjection, excusez-moi, c'est ce que les auteurs ont trouvé. Le numéro deux est la créatinine sérique, mais l'âge reste le troisième et est très significatif. |
| Et nous avons regardé |
| interactions et on voit qu’elles ne sont pas significatives. À propos, cette ligne bleue représente ici la valeur de deux. Il est deux heures. |
| Et ils ont mis cela dedans ou simplement pour que ce soit plus facile à voir. Et la raison pour laquelle j'en ai choisi deux est qu'il s'agit d'un journal de 0,01, qui est le niveau de signification choisi par JMP par défaut. |
| Mais nous arrivons ici et nous voyons que la valeur logarithmique ou la valeur et l'équation de régression vont être relativement faibles, mais nous sommes ici et 0,05, ce qui pourrait être un seuil dans de nombreux modèles expérimentaux. Cela pourrait être interrompu dans de nombreux cas. |
| l'analyse fonctionne, nous allons donc en prendre note, même si nous allons l'ignorer ici, car cela ne dépasse pas notre limite de 0,01. |
| Cela pourrait intéresser les cliniciens. Cela peut leur donner autre chose à surveiller et cela peut très bien être important dans un ensemble de données différent. Et nous avons toutes les données habituelles ici. Voyons ce que nous pouvons regarder, laissez-moi faire défiler vers le bas, d'accord. |
| Nous avons les probabilités du chi carré dans lesquelles je n'entrerai pas, et nous avons ici les estimations qui seraient le coefficient de notre équation de régression. |
| C'est donc ce que nous avons trouvé. |
| Alors permettez-moi de minimiser cela et nous allons maintenant passer au nettoyage et à l'exploration. La raison pour laquelle j'ai fait cela, sans nettoyer au préalable, est que dans les articles originaux, il n'y avait aucune mention de quelque chose que ce soit. |
| nettoyage et sorte de stockage de données que ce soit. Ils ont simplement pris les données et ont exécuté leurs modèles dessus. |
| Et j’aime d’abord regarder mes données. Alors, regardons quelques choses ici. Tout d'abord, si nous venons ici, |
| et cliquez sur cette petite icône, nous pouvons montrer ces graphiques d'en-tête. Et j’aime faire ça. Alors cliquons sur 1 ici, qui est |
| événement de décès positif, si je peux utiliser ces termes. |
| Et cela met en évidence toutes les lignes avec un événement de décès de 1. Si nous souhaitons l'examiner de plus près, et nous pouvons voir s'il existe une sorte de corrélation avec les autres variables qui pourraient nous apparaître et il n'y a pas grand chose là-bas. |
| Ma fenêtre, mais nous avons remarqué une chose : nous avons des distributions vraiment très asymétriques pour le |
| la créatinine phosphokinase et pour la créatinine sérique qui semble un peu étrange. Rien d'autre là-bas, nous pouvons les effacer |
| en cliquant n'importe où ailleurs dans le graphique et, en passant, si vous ne le connaissez pas, ce genre de choses sont |
| dragable si nous voulons développer quelque chose. |
| À partir de là, passons à Graph Builder. |
| Voyons. |
| Je vais vous dire quoi, puisque cela nous préoccupe, sélectionnez cette colonne, qui est la créatinine phosphokinase et cliquez sur Shift. |
| Pour la créatinine sérique et, oh, j'ai presque oublié avant de faire ça |
| faisons un clic droit |
| Et nous pouvons aller directement à partir de là vers Distribution, et c'est la même chose que nous obtenons si nous montons vers Graph et Distribution. Nous avons pu constater que nous avons une répartition très asymétrique dans les deux cas. |
| Et nous avons beaucoup de valeurs aberrantes ici, juste des quantiles ici et je vais clôturer cela. Permettez-moi de clore cela. Nous n’en avons pas vraiment besoin. |
| Et regardons les statistiques récapitulatives, permettez-moi. |
| Là, regardons une créatinine phosphokinase, nous avons une moyenne de 581, un écart type de 970. Donc, c'est un peu bizarre. C'est évidemment très loin de ce qui serait un cas idéal et ici pour la créatinine sérique, je veux dire, nous avons une moyenne |
| j'appelle cela 1,4 et l'écart type de 1,0. Ce n’est donc pas non plus une situation idéale. Et cela nous a également donné d'autres informations et si c'est un peu difficile à voir sur ce graphique, mais si vous ne l'êtes pas |
| habitué à regarder très rapidement les diagrammes en boîte, les moustaches sont 1,5 fois supérieures à l'intervalle interquartile, ce qui correspond à la différence entre le 25e percentile, qui est le bas de la boîte ici, et le 75e percentile, qui est le haut. |
| Le diamant nous donne la moyenne et la ligne nous donne la médiane. Et pour que cela soit un peu plus clair, je peux développer cela, et vous pouvez le voir un peu mieux et il y a beaucoup de valeurs aberrantes. |
| Donc, |
| gardez à l’esprit que la créatinine sérique était l’une de nos variables très fortement prédictives. Nous pourrions également examiner cela un peu plus en détail |
| en allant sur Graph Builder. |
| Passons donc à Graph, Graph Builder. |
| Et c'est la fenêtre que nous obtenons. |
| Eh bien, nous savons en faisant nos recherches et |
| un certain sujet, une connaissance, voire une expertise en la matière, selon laquelle la créatinine phosphokinase est produite en permanence par le corps. Et il réagit sur |
| un précurseur de ce qui deviendra la créatinine sérique, donc peut-être y a-t-il une relation entre les deux et nous aimerions également examiner ces distributions, enfin, insatisfaisantes, dirons-nous. Donc ici la créatinine phosphokinase. |
| Et nous mettrons cela sur l'axe X simplement en cliquant ici. |
| Et nous ferons la même chose avec la créatinine sérique que dans l'axe Y et voici ce que nous obtenons. Ainsi, nous avons remarqué que la créatinine sérique Y passe de zéro à 10 et tandis que |
| créatine phosphokinase, mec, ça va loin ici |
| à près de 8 000. Maintenant, une chose que nous pouvons faire. |
| C'est un clic-glisser et nous pouvons étaler cela un peu plus. Mais l'autre chose que nous pouvons faire |
| c'est de double-cliquer sur notre axe et nous obtenons cette fenêtre. Je n'entrerai pas dans les détails, mais nous montons ici et regardons l'échelle et voyons le maximum une fois que nous avons dépassé 8000. Et, en regardant le graphique ici , laissez-moi mettre cela de côté. |
| Certes, la plupart de nos valeurs pour la créatine phosphokinase sont inférieures à 1 000. En fait, il semble qu’une bonne partie d’entre elles soient inférieures à peut-être cinq ou six cents. |
| Donc, |
| Je n'ai pas à le faire. |
| change ça en |
| choisissons-en 800. |
| D'accord. |
| Et cela nous donne un graphique de ces points de données uniquement. Nous avons coupé tous les autres et nous voyons que c'est essentiellement une ligne droite. Il n'y a pas de véritable relation entre eux et nous avons également quelques valeurs aberrantes ici sur le |
| créatinine sérique, ici à 10. Et cela ressemble à un côté en niant la valeur ici, donc il nous incombe peut-être de revenir en arrière et de jeter un autre regard sur ceux-ci, peut-être de nous débarrasser de certaines des valeurs aberrantes et de voir si nous entrons et devenons différents résultats. |
| Et c’est à peu près tout, permettez-moi de minimiser cela. |
| Jetez un dernier coup d’œil à l’ensemble de données. |
| Oh ouais, la créatinine sérique. |
| Nous mettons cela de manière continue, mais si vous regardez cela ici dans la colonne, notre plus petit nombre est ici, à la première décimale, nous avons donc la possibilité d'y avoir 10 valeurs plus 10 autres valeurs pour la plupart d'entre elles. |
| on dirait qu'ils sont inférieurs à 2 ou 3. Donc, là, il peut y avoir une question sur la façon dont nous voulons traiter cela en fonction de l'analyse. |
| Et nous attendons certainement de notre analyse. Nous allons utiliser cela. Voulons-nous vraiment considérer cela, comme une variable continue ou devrions-nous considérer cela comme une variable ordinale avec peut-être, |
| Je ne sais pas, |
| 20 valeurs différentes pour cette variable ordinale. 20 ou 25 ou peu importe ce qui est fréquemment fait dans les analyses marketing, mais ce n'est généralement pas le cas ici, mais c'est quelque chose à considérer. Alors, laisse-moi |
| revenons ici pour un résumé. Revenez au PowerPoint. |
| Et permettez-moi de le développer et j'espère que tout le monde pourra le voir, alors voici ce que nous avons eu. |
| Nous avons 11 modèles différents que JMP a sélectionnés par défaut et nous avons obtenu ces 11 modèles différents et les avons tous apportés simplement en allant dans Analyse, Modélisation prédictive, Sélection de modèles. Nous avons constaté que la créatinine sérique, l'âge et la fraction d'éjection étaient tous significatifs. |
| Et nous avons découvert que l'interaction de la fraction d'éjection croisée selon l'âge pourrait justifier une étude clinique plus approfondie, même si elle n'était pas vraiment significative pour notre étude. |
| décidé de la valeur. Et nous avons constaté des valeurs très asymétriques, en particulier dans la distribution de la créatinine, qui a été utilisée dans notre modèle et avec un ensemble de données assez restreint et déséquilibré. Et maintenant, j'ai mentionné l'âge auparavant. Permettez-moi de revenir à l'original. |
| Faites glisser ça loin. Voici l'âge. |
| Et nous voyons que nous avons une distribution quelque peu asymétrique et je n'ai pas intégré cela dans le modèle et la raison pour laquelle je ne l'ai pas intégré dans le modèle est la manière dont les données ont été collectées. |
| Nous savons en lisant les articles que, en raison de l'âge, ils envoyaient des agents de santé pour surveiller les gens après. |
| les données originales ont été développées pour l’étude. Donc, quand vous voyez un 65 ans, ils sont revenus 65 mois après. |
| Oh, excusez-moi, ce n'était pas l'âge dont je parle, laissez-moi revenir ici. Allez au moment où je l'afficherai. |
| Et il est temps. Un peu bizarre, laissez-moi sortir ça un peu. |
| Qu'ont-ils fait |
| est-ce qu'ils y sont retournés après l'étude originale. Ainsi, lorsque vous voyez 16 ans, ils sont revenus 16 mois après l'étude initiale et ils ont vérifié s'il y avait eu un décès ou non. Autrement dit, le patient était-il encore en vie ou n'est-il pas encore en vie ou elle. |
| Donc après 16 mois, ce patient ici, le numéro 21, |
| était encore en vie. Maintenant, si nous abordons ici l’événement de la mort, permettez-moi de souligner celui-là. |
| Et viens ici. |
| Nous voyons que nous avons un temps de 20 heures. |
| Eh bien, nous ne savons pas si le décès a eu lieu la veille de leur vérification, la semaine précédente, un mois avant ou deux mois avant. Les auteurs originaux qui ont publié un article et l’ont mis sur Kaggle ont examiné ces données. |
| Et ils n’ont pu en tirer aucune conclusion positive. Cette personne aurait pu mourir au cours du premier mois, mais personne n'a vérifié au premier mois. |
| Et nous ne connaissons pas la fréquence des contrôles de suivi. C'est pourquoi j'ai ajouté et inclus cela, et si nous avions eu de meilleures données là-bas, nous pourrions venir ici pour analyser, |
| Fiabilité et survie et nous aurions pu faire une distribution de vie ou une vie adaptée par X, ce qui est la façon dont beaucoup de ces choses sont faites, mais nous ne pouvions pas le faire dans ce cas particulier. |
| Donc à peu près |
| termine la présentation, j'aimerais simplement revenir à la présentation PowerPoint qui sera à nouveau publiée sur le site et voici les liens vers l'article original de la revue. |
| Le Kaggle. |
| pages. L'ensemble de données Kaggle qui est un CSV et, |
| le dépôt Github des auteurs avec le code R. Et j’espère que vous avez tous apprécié cela. |
| Et avec cela |
| nous terminerons cette présentation. |
| Pierre Polito | les bons emplois maintenant sont très intéressants. |
| Merci. |
| Pierre Polito | Très bien, eh bien, laissez-moi vérifier ma liste de contrôle. |
| bien sûr. |
| Pierre Polito | je ne suis pas. |
| Je ne crois pas à cela avec le temps de l'agent. |
| S'il vous plaît, s'il vous plaît, cela l'a attrapé. |
| Pierre Polito | ouais et s'ils reviennent et disent Oh, nous n'aimons pas faire une pause, ce que nous ferons, c'est quand tu seras en vie, tu peux juste nous pouvons, tu peux parler à celui qui le présente, et tu peux sauter sur cette partie et dites simplement que voici ce qui s'est passé et c'est le cas. |
| Ok, fais-le. |
| Je ne pense pas qu'ils vont nous demander de le réenregistrer, mais. |
| Bien. |
| D'accord, ouais, s'ils le font, ce n'est pas un gros problème. |
| Pierre Polito | D'accord, je fais tout le reste que je vais faire. |
| Une fois que nous avons arrêté d’enregistrer, nous sommes prêts à partir. |
| et bien. |
| Pierre Polito | c'est super, merci de m'avoir laissé regarder. |
| ouais, ce qui est bien, c'est que même si j'ai eu quelques erreurs à proximité, c'est qu'il n'avait pas de problèmes ni de logiciels. |
| Maintenant, tout avait l'air super, ouais, ouais, j'ai tout traîné et je suis resté là, donc c'est bien. |
| Pierre Polito | Très bien, eh bien. |
| je vous croiserai probablement au sommet de la découverte et passerai une excellente journée. |
| D'accord, toi aussi, le théâtre. |
| Pierre Polito | Très bien, au revoir, debout. |
| Par. |
