Identifying relative cut-off scores with neural networks for interpretation of the minnesota living with heart failure questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality of life (QoL) is an important end point in heart failure (HF) studies. The Minnesota Living with Heart Failure questionnaire (MLHFQ) is the instrument most widely used to evaluate QoL in Heart Failure (HF) patients. It is a questionnaire containing 21 questions with scores ranging from 0 to 105. A best cut-off value for MLHFQ scores to identify those patients with good, moderate or poor QoL has not been determined. OBJECTIVE: To determine a cut-off score for the MLHFQ based on the neural network (NN) approach. These cut-off scores will help discriminate between HF patients having good, moderate or poor QoL. METHODS: This research was carried out in the context of a longitudinal cohort study of new patients attending specialized HF clinics in six participating centers in Quebec, Canada. Patients completed a questionnaire that included the MLHFQ. In addition to this scale, self-perceived health status and clinical information related to the severity of HF were obtained including: the New York Heart Association (NYHA) functional class, 6 minute walk test and survival status. We analyzed the database using NN and conventional statistical tools. The NN is a statistical program that recognizes clusters of MLHFQ and relates similar QoL measures to one another. Among the 531 eligible patients, 447 patients with complete questionnaires were used to build randomly two sets for training (learning set) and for testing (validation set) the NN. RESULTS: Participants had a mean age of 65 years and 24% were women. The median MLHFQ score was 45 (inter-quartile range: 27 to 64). NN identified 3 distinct clusters of MLHFQ that represent the full spectrum of possible scores on the MLHFQ. We estimated that a score of < 24 on the MLHFQ represents a good QoL, a score between 24 and 45 represents a moderate QoL, and a score > 45 represents a poor QoL. Validation with the different severity measures confirmed these categories. These cut-offs allowed us to reach a good total accuracy (91%). These cutoffs were strongly correlated with survival status (p = 0.004), self-perceived health status (p = 0.0032), NYHA functional class (p<0.0001) and standardized 6 minutes walk test (p = 0.05) CONCLUSION: The identification of three levels of MLHFQ should be useful in clinical decision making.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».