Avaliação de severidade RELSA e previsão exploratória de escores

Visão Geral

Esta habilidade computa escores multivariados relativos a referências e previsões exploratórias ARIMA. Ela visa as equações e o exemplo impresso de RELSA 0.0.1.9000 (commit e68e8451e8719ccc3600179f55900cd7254ede9d, upstream atual em revisão), mais a metodologia publicada de foRcast. O helper de previsão em Python é uma aproximação independente não sazonal, não uma porta R exata.

RELSA é a RMS das desvios direcionais dividida pelo desvio máximo de referência de cada variável. Zero significa nenhuma piora medida nessas direções; não estabelece bem-estar normal. Um é uma unidade de escala de referência, não um ponto final universal ou um limite superior. Variáveis diferentes podem atingir seus extremos de referência em animais diferentes ou em momentos diferentes, portanto, a coorte de referência não precisa conter um escore de exatamente um.

Previsões estimam um escore em um tempo especificado, não tempo até o ponto final ou probabilidade de morte. Mantenha o cronograma de observação do estudo aprovado e os critérios de ponto final humanitário separados desses resultados exploratórios. Veja Limites.

Quando usar esta habilidade

• Combinando perda de peso, temperatura, pontuação clínica, biomarcadores ou telemetria em um único escore de severidade por animal
• Perguntando quais animais em uma coorte estão em risco de atingir um ponto final humanitário, ou prevendo o escore de severidade em um ponto de tempo futuro
• Comparando severidade entre grupos de tratamento, intervenções ou modelos animais em uma escala relativa comum
• Definindo limiares ou zonas em uma escala de severidade a partir dos dados
• Escrevendo a seção de avaliação de severidade de um relatório de bem-estar animal, uma análise 3Rs/refinamento ou uma aplicação sob a Diretiva 2010/63/UE

Para previsão geral de uma série temporal que não seja um escore de severidade, use timesfm-forecasting ou statsmodels. Para design de estudo e tamanho da amostra, use experimental-design e statistical-power.

Instalação

uv venv --python 3.13 .venv-relsa
uv pip install --python .venv-relsa/bin/python numpy==2.5.3 pandas==3.0.6 scipy==1.18.1 statsmodels==0.15.0 matplotlib==3.11.2
source .venv-relsa/bin/activate

Execute os exemplos deste diretório de habilidade. relsa_score.py precisa de numpy/pandas; kde_thresholds.py adicionalmente precisa de scipy; statsmodels é necessário para previsão e matplotlib apenas para figuras.

Formato dos dados

Uma linha por animal por ponto de tempo, em um CSV:

• id e uma coluna de tempo (day, time, hour, …) são obrigatórios; treatment e condition são rótulos opcionais usados para agrupamento e para selecionar o conjunto de referência.
• O tempo deve ser finito, com uma unidade e origem consistentes entre as coortes. O treinamento da previsão e os tempos alvo devem se alinhar com a grade regular escolhida; desabilite a interpolação apenas em observações regulares. A convenção RELSA codifica o ponto de tempo de linha de base como -1.
• Uma linha por animal por ponto de tempo. Média da telemetria horária para um valor por intervalo primeiro (os modelos publicados calculam a média da frequência cardíaca, HRV e temperatura, e somam a atividade).
• Preserve IDs de animais lexicais (incluindo zeros à esquerda). IDs/tempos duplicados, medições não numéricas e infinitos são rejeitados. Deixe medições ausentes em branco. Elas são descartadas do escore, nunca imputadas — um valor ausente tratado como "nenhum desvio" enviesa a severidade para baixo.

assets/example_cohort.csv é uma pequena coorte sintética (6 camundongos, 9 dias, temperatura, peso corporal, um escore clínico de 0–8 e um biomarcador semelhante a IL-6) usada por todos os comandos abaixo, portanto, cada um é executável como escrito.

As quatro decisões que determinam o resultado

Faça-as explicitamente e escreva-as nos métodos. Nada mais sobre o procedimento importa tanto.

1. Direcionalidade — quais variáveis aumentam sob piora? Queda é o padrão (peso corporal, atividade, ingestão de alimentos, escavação, corrida em roda). Variáveis que aumentam devem ser declaradas como --turned: escores clínicos, biomarcadores inflamatórios, febre, taquicardia. Se errar isso, a variável não contribuirá em nada, silenciosamente, pois desvios na

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