Exploring the Feasibility of Network Meta-Analysis for Predictive Models
Creators: name: Φακοντής, Χρίστος Ν.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Μετα-ανάλυση δικτύου
Προγνωστικά μοντέλα
Τεχνητή νοημοσύνη
Network Meta-Analysis
Prediction Model
Machine learning

description: Despite the fact that Network Meta-Analysis (NMA) has been shown to be a powerful tool in the evaluation of diagnostic tests and treatment comparisons, its applicability to predictive modelling remains underexplored. There is a paucity of studies incorporating NMA into predictive models, mainly due to a lack of published protocol and frameworks. This thesis attempts to address this issue by performing a scoping review to determine the potential of NMA within the context of predictive modelling and the introduction of a novel framework called NetPredict. A literature review revealed seven studies that employed NMA in predictive models. These studies uncovered the absence of clear defined methods and the lack of NMA assumptions. Moreover, two methodologic papers sought to establish the groundwork for the use of NMA in predictive modeling, but were lacking in practical suggestions for transitivity, heterogeneity and model evaluation. The more important assumptions for NMA, like transitivity and consistency were often ignored in all applied papers, which is problematic with regards to the credibility of indirect comparisons. While heterogeneity was examined in studies by the statistic indices of I2 and τ2, few analyses went deeper into effect modifiers than simple descriptive averages. To address these issues, this thesis presented NetPredict, the first methodological framework proposed for NMA synthesis which combines direct and indirect prediction models. Unlike traditional NMAs that depend on treatment effect estimates, NetPredict uses area under the curve (AUC) of the model while maintaining interpretability for heterogeneity and inconsistency measures. Unlike previous approaches that rely on a common comparator, NetPredict employs a flexible grouping mechanism to uphold transitivity and ensure meaningful comparisons across diverse models. By addressing key methodological challenges and refining NMA for predictive modeling, NetPredict paves the way for standardized and reliable comparisons of prediction models across various clinical fields.In that way contributing to the advancement of evidence synthesis in predictive analytics.
description: Παρά το γεγονός ότι η Μετα-ανάλυση Δικτύου (ΜAΔ) έχει αποδειχθεί ότι αποτελεί ισχυρό εργαλείο για την αξιολόγηση διαγνωστικών δοκιμών και την σύγκριση θεραπειών, η δυνατότητά της να εφαρμοστεί στη μοντελοποίηση πρόβλεψης παραμένει ανεξερεύνητη. Υπάρχει έλλειψη μελετών που ενσωματώνουν τη ΜΑΔ σε μοντέλα πρόβλεψης, κυρίως λόγω έλλειψης δημοσιευμένων πρωτοκόλλων και μεθοδολογιών. Η παρούσα διατριβή επιχειρεί να αντιμετωπίσει αυτό το ζήτημα με τη διενέργεια μιας ανασκόπησης για τον προσδιορισμό των δυνατοτήτων της ΜΑΔ στο πλαίσιο της προγνωστικής μοντελοποίησης και την εισαγωγή ενός νέου πλαισίου με την ονομασία NetPredict. Η βιβλιογραφική ανασκόπηση αποκάλυψε επτά μελέτες που χρησιμοποίησαν ΝΜΑ σε μοντέλα πρόβλεψης. Οι μελέτες αυτές αποκάλυψαν την απουσία σαφώς καθορισμένων μεθόδων και την έλλειψη παραδοχών της ΜΑΔ. Επιπλέον, δύο μεθοδολογικές εργασίες προσπάθησαν να θέσουν τις βάσεις για τη χρήση της ΜΑΔ στη μοντελοποίηση πρόβλεψης, αλλά στερούνταν πρακτικών προτάσεων για τη μεταβατικότητα, την ετερογένεια και την αξιολόγηση του μοντέλου. Οι πιο σημαντικές παραδοχές για τη ΜΑΔ, όπως η μεταβατικότητα και η συνέπεια, αγνοήθηκαν συχνά σε όλες τις εφαρμοσμένες εργασίες, γεγονός που είναι προβληματικό όσον αφορά την αξιοπιστία των έμμεσων συγκρίσεων. Ενώ η ετερογένεια εξετάστηκε στις μελέτες με τους στατιστικούς δείκτες I2 και τ2, λίγες αναλύσεις εμβάθυναν περισσότερο στους τροποποιητές της επίδρασης από τους απλούς περιγραφικούς μέσους όρους. Για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων, η παρούσα διατριβή παρουσίασε το NetPredict, το πρώτο μεθοδολογικό πλαίσιο που προτάθηκε για τη σύνθεση ΜΑΔ, το οποίο συνδυάζει μοντέλα άμεσης και έμμεσης πρόβλεψης. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές ΜΑΔ που εξαρτώνται από τις εκτιμήσεις του αποτελέσματος της θεραπείας, το NetPredict χρησιμοποιεί την περιοχή κάτω από την καμπύλη του μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα την ερμηνεία για τα μέτρα ετερογένειας και ασυνέπειας. Σε αντίθεση με τις προηγούμενες προσεγγίσεις που βασίζονται σε έναν κοινό συγκριτή, το NetPredict χρησιμοποιεί έναν ευέλικτο μηχανισμό ομαδοποίησης για τη διατήρηση της μεταβατικότητας και τη διασφάλιση ουσιαστικών συγκρίσεων μεταξύ διαφορετικών μοντέλων. Με την αντιμετώπιση βασικών μεθοδολογικών προκλήσεων και την τελειοποίηση της ΜΑΔ για την προγνωστική μοντελοποίηση, το NetPredict ανοίγει το δρόμο για τυποποιημένες και αξιόπιστες συγκρίσεις μοντέλων πρόβλεψης σε διάφορους κλινικούς τομείς.