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Aasthaa Bansal
Effective transplantation recommendations in cystic
fibrosis (CF) require accurate survival predictions, so
that high-risk patients may be prioritized for
transplantation. In practice, decisions about
transplantation are made dynamically, using routinely
updated assessments. We present a novel tool for
evaluating risk prediction models that, unlike traditional
methods, captures classification accuracy in identifying
high-risk patients in a dynamic fashion.