Interpretable and Intelligble Statistical Models Applied to Data From Suicide Prevention Research

Abstract

I denne avhandlinga undersøkjer vi samanhengen mellom oppstart av medisinar ved ein akutt psykiatrisk avdeling og det kliniske vurderingsverktøyet for uro, PANSS-EC. Vi bruker Explainable Boosting Machine (EBM) for å modellere sannsynet for oppstart av medisinering og vurderer prestasjonen til modellen ved å samanlikne resultata med referansemodellane Generaliserte Additive Modellar (GAM) og Generaliserte Lineære Modellar (GLM). Prestasjonen til modellane vert målt ved bruk er arealet under "receiver operating characteristic" kurva (AUC). Simuleringstudier er utført for å analysere modellprestasjonen på kjende underliggjande relasjonar. Dette vart gjort for å ytterlegare underbygge analysane av den verkelege dataa.

Resultata våre tilseier at EBM-modellen ikkje er vesentleg betre enn GAM og GLM i høve til generell prestasjon, men har klare styrker i å påvise interaksjonar og diskontinuitetar i dataa. Ikkje-lineære samanhengar mellom oppstart av benzodiazepinar og PANSS-EC, samt mellom oppstart av stemningsstabiliserande middel og PANSS-EC vart identifiserte og presentert.

Hovudbidraga frå denne avhandlinga inkluderer ei grundig framstilling og samanlikning av modellar for å analysere små binære klassifiseringsdatasett frå medisinsk forsking, ein grundig vurdering av bruken av EBM-modellen i denne forskinga knytt til sjølvmord og nyttig innsikt i dei underliggjande relasjonane mellom oppstart av medisinar og PANSS-EC ved ein akutt psykiatrisk avdeling.

In this thesis, we investigate the relation between the commencement of medication at an acute psychiatric department and the clinical assessment tool PANSS-EC. Explainable Boosting Machine (EBM) is used to model the probability of the commencement of medication and evaluate its performance by comparing the results to the two benchmark models Generalized Additive Model (GAM) and Generalized Linear Model (GLM). The performance measure used is the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Simulation studies are performed to analyze the model performance on known underlying relations to further provide a basis for the analyses of the real data.

Our results on simulated and real data indicate that the EBM model is not notably better than GAM and GLM in terms of general performance, but has clear strengths in inherently detecting interactions and discontinuities in the data. Non-linear relations between the commencement of benzodiazepines, mood stabilizers, and PANSS-EC were identified.

The contributions of this thesis include a comprehensive presentation and comparison of models to analyze small binary classification datasets from medical research, an up-to-date explanation of the theory behind the EBM model, a thorough evaluation of the use of the EBM model in suicide research data and useful insight into the underlying relations between the commencement of medication and PANSS-EC at an acute psychiatric department.