Customized Prediction of Short Length of Stay Following Elective Cardiac Surgery in Elderly Patients Using a Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a customized short LOS (<6 days) prediction model for geriatric patients receiving cardiac surgery, using local data and a computational feature selection algorithm. DESIGN: Utilization of a machine learning algorithm in a prospectively collected STS database consisting of patients who received cardiac surgery between January 2002 and June 2011. SETTING: Urban tertiary-care center. PARTICIPANTS: Geriatric patients aged 70 years or older at the time of cardiac surgery. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Predefined morbidity and mortality events were collected from the STS database. 23 clinically relevant predictors were investigated for short LOS prediction with a genetic algorithm (GenAlg) in 1426 patients. Due to the absence of an STS model for their particular surgery type, STS risk scores were unavailable for 771 patients. STS prediction achieved an AUC of 0.629 while the GenAlg achieved AUCs of 0.573 (in those with STS scores) and 0.691 (in those without STS scores). Among the patients with STS scores, the GenAlg features significantly associated with shorter LOS were absence of congestive heart failure (CHF) (OR = 0.59, p = 0.04), aortic valve procedure (OR = 1.54, p = 0.04), and shorter cross clamp time (OR = 0.99, p = 0.004). In those without STS prediction, short LOS was significantly correlated with younger age (OR = 0.93, p < 0.001), absence of CHF (OR = 0.53, p = 0.007), no preoperative use of beta blockers (OR = 0.66, p = 0.03), and shorter cross clamp time (OR = 0.99, p < 0.001). CONCLUSION: While the GenAlg-based models did not outperform STS prediction for patients with STS risk scores, our local-data-driven approach reliably predicted short LOS for cardiac surgery types that do not allow STS risk calculation. We advocate that each institution with sufficient observational data should build their own cardiac surgery risk models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».