Méthodes et statistiques novatrices : méthodes pour assurer une analyse prédictive efficace et équitable

Méthodes et statistiques novatrices : méthodes pour assurer une analyse prédictive efficace et équitable

Ce résumé a été présenté lors de l’assemblée annuelle 2018 de la Society for Prevention Research qui s’est tenue du 29 mai au 1er juin 2018 à Washington, DC, États-Unis.

Chris Sharenbroch NCCD

De nombreuses approches empiriques ont été introduites pour développer des outils d’analyse prédictive, mais les mesures d’évaluation de ces outils n’ont pas toujours été cohérentes ni applicables. Les implications pour l’utilisation de l’analyse prédictive dans la pratique appuient clairement la nécessité de critères et de méthodes bien définis et cohérents utilisés pour évaluer l’efficacité et l’équité des outils analytiques qui en résultent. Cet article et cette présentation passeront brièvement en revue les diverses méthodes utilisées à ce jour dans l’analyse prédictive, y compris les méthodes actuarielles, les analyses forestières aléatoires, les arbres de classification et les approches de réseautage neuronal. Des recherches antérieures suggérant que des approches plus simples qui entraînent des pondérations d’éléments moins spécifiques entraînent souvent des outils prédictifs plus valides seront examinées, ainsi que des limites communes des données d’administration du système.

Malgré les différences dans les approches méthodologiques utilisées pour développer l’analyse prédictive, des critères communs sont nécessaires pour s’assurer que les résultats sont fiables, valides, équitables et utiles. Les méthodes et les raisons pour assurer la fiabilité des évaluateurs seront discutées, avec une certaine discussion sur les raisons pour lesquelles la fiabilité inter-taux est soulignée sur la fiabilité inter-éléments. L’importance de la validité prédictive et des méthodes pour l’essai sera soulignée, suivie d’un aperçu parallèle des mesures et des méthodes d’équité dans les constatations. La sensibilité et la spécificité sont des mesures de validité idéales lorsque les décisions éclairées par l’analyse prédictive sont dichotomes (oui ou pas de décisions de service), mais ont une application limitée lorsque les décisions de service sont multiples avec de nombreux niveaux de service fournis . Des nuances d’équité seront abordées, ainsi que l’importance d’évaluer l’équité par les groupes culturels représentés dans la population, les régions géographiques et tous les autres sous-groupes pertinents. Enfin, le document et la présentation expliqueront comment assurer l’utilité de l’analyse prédictive pour les praticiens, et comment surveiller l’utilisation et l’exactitude des outils d’analyse prédictive dans les contextes de pratique afin d’assurer aucune conséquence imprévue. Des exemples de programmes de prévention, de services de protection de l’enfance et d’organismes de services de justice pour mineurs seront mentionnés pour souligner et démontrer la nécessité de ces approches d’évaluation communes. La discussion finale résumera la nécessité et la justification de critères et de mesures communs définis par la théorie des sciences de la prévention et des mesures pour évaluer les outils d’analyse prédictive utilisés dans la pratique.

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