# Atualizacao do Artigo (2026-01-03)

## Objetivo
Atualizar o texto do artigo com o melhor modelo atual, as variaveis usadas,
os resultados principais e o resumo completo das comparacoes (apendice).

## Melhor modelo (atual)
- Modelo: ExtraTrees
- Features: idade, sexo, sensitivo ausente, latencia/NCV/CMAP de mediano e ulnar (any-side) + derivados
  (razao CMAP mediano/ulnar e diferenca de NCV > 10 m/s).
- Desempenho (CV estratificada 5-fold): balanced accuracy ~0.812, AUROC ~0.890.
- Artefatos:
  - Dataset: `output/ml_benchmark_2026-01-03_age_sensory_with_derived/ml_dataset_hereditary_vs_inflammatory.csv`
  - Modelo final: `output/final_model_2026-01-03/extra_trees_model.joblib`
  - Modelo em producao: `neuropathy_calculator/model/extra_trees_model.joblib`

## Resultados de generalizacao / vazamento
- Permutacao (labels embaralhados): balanced accuracy ~0.52-0.55 (sem sinal de vazamento direto).
- Baseline centro-only: ~0.778 (forte confound de centro).
- Group-CV por centro (proxy de generalizacao externa): balanced accuracy ~0.48-0.59.
- Idade isolada tem AUC ~0.81 e missingness maior no grupo inflamatorio; manter no texto como
  feature clinicamente relevante, mas com ressalva de potencial confound de centro.

## O que foi testado (para apendice)
Todas as tentativas, com diretorios e metricas, estao consolidadas em:
`docs/ML_COMPARISON_REPORT_2026-01-03.md`.
Esse documento lista:
- Rodadas base7 (com/sem POEMS, com/sem MMN, com/sem derivados).
- Variantes com idade, com sensitivo, e combinacoes (com e sem derivados).
- Auditorias de vazamento (permutacao, center-only, group-CV).
- Busca de hiperparametros (base7 sem POEMS e sem MMN).
- Checagens de confound da idade (KS, missingness, age-only vs base7, group-CV).

## Texto sugerido (metodos/resultados)
Metodos: Utilizamos um classificador ExtraTrees treinado com winsorizacao (1-99%),
imputacao mediana e pesos balanceados por centro+rotulo. As features incluem idade
e metricas de conducao motora do mediano/ulnar (latencia distal, NCV e CMAP),
alem de indicador de ausencia sensitiva. Derivamos duas variaveis adicionais:
razao CMAP mediano/ulnar e diferenca de NCV > 10 m/s.

Resultados: Em validacao cruzada estratificada (5-fold), o melhor modelo atingiu
balanced accuracy ~0.81 e AUROC ~0.89 para diferenciar neuropatia hereditaria vs inflamatoria.
Analises de generalizacao por centro indicam queda de desempenho (balanced accuracy ~0.48-0.59),
e a idade se mostrou altamente informativa (AUC ~0.81), devendo ser interpretada
como potencial confound relacionado a distribuicao por centro.
