Comparisons of machine learning models to logistic regression in orthopedic sports medicine are confounded by methodological heterogeneity: a systematic review and meta-analysis.

요약· AI 생성

1) 정형외과 스포츠의학 분야에서 머신러닝과 로지스틱 회귀분석의 예측 성능을 비교한 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 시행했습니다. 2) 1033편의 논문을 검토하여 52편을 최종 분석에 포함했으며, 랜덤 포레스트가 가장 많이 사용된 머신러닝 알고리즘이었습니다. 3) 25개 연구에서 168개의 머신러닝-로지스틱 회귀 비교를 분석한 결과, 편향 위험이 높은 연구에서만 머신러닝이 약간 우수했습니다. 4) 편향 위험이 낮은 125개 비교에서는 머신러닝이 기존 방법보다 성능이 떨어졌습니다. 5) 랜덤 포레스트만이 전통적 방법 대비 약간 우수한 성능을 보였으나, 전반적으로 머신러닝의 우월성은 입증되지 않았습니다.