Geschäftskontext
Ein medizinisches Forschungsinstitut analysiert die Wirksamkeit einer neuen Behandlung im Vergleich zu einem Placebo. Das Vorhersagemodell verwendet biometrische Messwerte. Dieser Testfall prüft die Robustheit der Aktion, wenn der Scoring-Datensatz fehlende Werte für einige prädiktive Variablen und eine kategoriale Variable für die Szenariodefinition enthält.
Datenaufbereitung
Erstellung eines Patientendatensatzes mit fehlenden Werten ('.') für kontinuierliche Variablen und einer kategorialen Variable.
Kopiert!
| 1 | DATA mycas.patienten_daten; |
| 2 | INPUT patient_id alter blutdruck $ cholesterin behandlungsgruppe $; |
| 3 | CARDS; |
| 4 | 1 45 120/80 190 Test |
| 5 | 2 60 140/90 . Placebo |
| 6 | 3 55 . 220 Test |
| 7 | 4 70 130/85 240 Placebo |
| 8 | 5 58 125/82 . Test |
| 9 | ; |
| 10 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Annahme: Ein BART-Modell ('behandlungs_modell') wurde mit 'alter', 'blutdruck', 'cholesterin' und 'behandlungsgruppe' trainiert.
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| 1 | /* Voraussetzung: mycas.behandlungs_modell existiert */ |
2
Ausführen der Aktion, um die prädiktive Marge für die 'Test'-Behandlungsgruppe zu berechnen und die 'marginInfo'-Tabelle anzufordern, um die Variableneinstellungen zu überprüfen.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | bart.bartScoreMargin / |
| 3 | TABLE={name='patienten_daten'}, |
| 4 | model={name='behandlungs_modell'}, |
| 5 | margins={{name='Testgruppe_Effekt', at={{var='behandlungsgruppe', value='Test'}}}}, |
| 6 | marginInfo=TRUE, |
| 7 | casOut={name='medizin_ergebnisse', replace=true}; |
| 8 | RUN; |
| 9 | QUIT; |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion wird ohne Fehler ausgeführt und zeigt, dass sie mit fehlenden Werten in den Eingabedaten umgehen kann (die Handhabung hängt von der Logik des gespeicherten BART-Modells ab). Die 'MarginInfo'-Tabelle wird angezeigt und bestätigt, dass die kategoriale Variable 'behandlungsgruppe' korrekt auf den Wert 'Test' für die Margin-Berechnung gesetzt wurde. Die 'casOut'-Tabelle 'medizin_ergebnisse' enthält die berechneten Scores für alle Patienten, auch für diejenigen mit ursprünglich fehlenden biometrischen Daten.