HIV Lipodystrophy Case Definition using Artificial Neural Network Modelling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A case definition of HIV lipodystrophy has recently been developed from a combination of clinical, metabolic and imaging/body composition variables using logistic regression methods. We aimed to evaluate whether artificial neural networks could improve the diagnostic accuracy. METHODS: The database of the case-control Lipodystrophy Case Definition Study was split into 504 subjects (265 with and 239 without lipodystrophy) used for training and 284 independent subjects (152 with and 132 without lipodystrophy) used for validation. Back-propagation neural networks with one or two middle layers were trained and validated. Results were compared against logistic regression models using the same information. RESULTS: Neural networks using clinical variables only (41 items) achieved consistently superior performance than logistic regression in terms of specificity, overall accuracy and area under the ROC curve. Their average sensitivity and specificity were 72.4 and 71.2%, as compared with 73.0 and 62.9% for logistic regression, respectively (area under the ROC curve, 0.784 vs 0.748). The discriminating performance of the neural networks was largely unaffected when built excluding 13 parameters that patients may not have readily available. The average sensitivity and specificity of the neural networks remained the same when metabolic variables were also considered (total 60 items) without a clear advantage against logistic regression (overall accuracy 71.8%). The performance of networks considering also body composition variables was similar to that of logistic regression (overall accuracy 78.5% for both). CONCLUSIONS: Neural networks may offer a means to improve the discriminating performance for HIV lipodystrophy, when only clinical data are available and a rapid approximate diagnostic decision is needed. In this context, information on metabolic parameters is apparently not helpful in improving the diagnosis of HIV lipodystrophy, unless imaging and body composition studies are also obtained.
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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 ».