Métodos y estadísticas innovadores: métodos para garantizar un análisis predictivo eficaz y equitativo

Métodos y estadísticas innovadores: métodos para garantizar un análisis predictivo eficaz y equitativo

Este resumen fue presentado en la Reunión Anual de la Sociedad para la Investigación de la Prevención 2018 que se celebró del 29 de mayo al 1 de junio de 2018 en Washington, DC, Estados Unidos.

Chris Sharenbroch NCCD

Se han introducido numerosos enfoques empíricos para desarrollar herramientas analíticas predictivas, pero las medidas para evaluar estas herramientas no siempre han sido coherentes ni aplicables. Las implicaciones para el uso de análisis predictivos en la práctica apoyan claramente la necesidad de criterios y métodos bien definidos y coherentes utilizados para evaluar la eficacia y equidad de las herramientas analíticas resultantes. Este documento y presentación revisará brevemente los diversos métodos utilizados hasta la fecha en El análisis predictivo, incluidos los métodos actuariales, los análisis aleatorios de bosques, el árbol de clasificación y los enfoques de redes neuronales. Se revisarán investigaciones anteriores que sugieran que se revisarán enfoques más sencillos que resulten en pesos de elementos menos específicos a menudo resultan en herramientas predictivas más válidas, así como limitaciones comunes de los datos de administración del sistema.

A pesar de las diferencias en los enfoques metodológicos utilizados para desarrollar análisis predictivos, se necesitan criterios comunes para garantizar que los resultados sean fiables, válidos, equitativos y útiles. Se discutirán los métodos y las razones para garantizar la fiabilidad entre los interevaluadores, con un debate sobre por qué la fiabilidad entre tipos se destaca por la fiabilidad entre elementos. Se describirá la importancia de la validez predictiva y los métodos para probarlo, seguido de un esquema paralelo de medidas y métodos de equidad en las conclusiones. Sensibilidad y especificidad son medidas ideales de validez cuando las decisiones informadas por análisis predictivo son dicotómicas (sí o no decisiones de servicio), pero tienen una aplicación limitada cuando las decisiones de servicio son multifacéticas con muchos niveles de servicio proporcionados . Se abordarán los matices de equidad, así como la importancia de evaluar la equidad por parte de los grupos culturales representados en la población, las regiones geográficas y cualquier otro subgrupo relevante. Por último, el documento y la presentación describirán cómo garantizar la utilidad del análisis predictivo para los profesionales, y cómo supervisar el uso y la precisión de las herramientas analíticas predictivas en los entornos de práctica para garantizar que no haya consecuencias involuntarias. Se hará referencia a ejemplos de programas de prevención, servicios de protección infantil y agencias de servicios de justicia juvenil para enfatizar y demostrar la necesidad de estos enfoques comunes de evaluación. En el debate final se resumirá la necesidad y la justificación de criterios comunes definidos por la teoría de la ciencia de la prevención y medidas para evaluar las herramientas analíticas predictivas utilizadas en la práctica.

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