Supporting meningitis diagnosis amongst infants and children through the use of fuzzy cognitive mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meningitis is characterized by an inflammation of the meninges, or the membranes surrounding the brain and spinal cord. Early diagnosis and treatment is crucial for a positive outcome, yet identifying meningitis is a complex process involving an array of signs and symptoms and multiple causal factors which require novel solutions to support clinical decision-making. In this work, we explore the potential of fuzzy cognitive map to assist in the modeling of meningitis, as a support tool for physicians in the accurate diagnosis and treatment of the condition. METHODS: Fuzzy cognitive mapping (FCM) is a method for analysing and depicting human perception of a given system. FCM facilitates the development of a conceptual model which is not limited by exact values and measurements and thus is well suited to representing relatively unstructured knowledge and associations expressed in imprecise terms. A team of doctors (physicians), comprising four paediatricians, was formed to define the multifarious signs and symptoms associated with meningitis and to identify risk factors integral to its causality, as indicators used by clinicians to identify the presence or absence of meningitis in patients. The FCM model, consisting of 20 concept nodes, has been designed by the team of paediatricians in collaborative dialogue with the research team. RESULTS: The paediatricians were supplied with a form containing various input parameters to be completed at the time of diagnosing meningitis among infants and children. The paediatricians provided information on a total of 56 patient cases amongst children whose age ranged from 2 months to 7 years. The physicians' decision to diagnose meningitis was available for each individual case which was used as the outcome measure for evaluating the model. The FCM was trained using 40 cases with an accuracy of 95%, and later 16 test cases were used to analyze the accuracy and reliability of the model. The system produced the results with sensitivity of 83.3% and specificity of 80%. CONCLUSIONS: This work suggests that the application and development of a knowledge based system, using the formalization of FCMs for understanding the symptoms and causes of meningitis in children and infants, can provide a reliable front-end decision-making tool to better assist physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».