Lack of a centre effect in UK renal units: application of an artificial neural network model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dialysis centre effect has been suggested to influence survival in end-stage renal disease (ESRD) patients. Few studies over the past decade have commented on the existence of the centre effect using logistic regression models. METHODS: We used high quality prospectively collected data from the UK Renal Registry (UKRR) and created an artificial neural network model to predict mortality within 1 year in this cohort. We used a multitude of demographic variables including co-morbodities as well as relevant laboratory data to create a prognostic model. RESULTS: A highly efficient model for predicting 1 year mortality was created after restricting the model to use demographic and case-enriched data [area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) = 0.974]. The addition of the dialysis centre code and centre size as input variables did not add to the efficiency of the model (AUROC = 0.962). Moreover, dialysis centre code or size alone was not predictive of mortality when applied to an artificial neuronal network architecture (AUROC = 0.649 and 0.628). CONCLUSION: Residual effects in previous studies may have been due to the non-linear nature of the data and complex intervariable relationships. Centre size and other centre-related factors have no impact on survival on ESRD.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».