Predicting rehabilitation treatment helpfulness to stroke patients: A supervised learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Stroke (Cerebral vascular accident, CVA) is a common and serious disease. Most of the survivals would be disabled after their illness recovery, causes serious burden on caregivers. It is said that rehabilitation could help functional recovery of stroke patients, regain independence after stroke. Due to the long course of stroke, how to prevent survivals from recurrence is an important issue. This study attempts to examine the relationship between stroke recurrence and strength of rehabilitation, and build a stroke recurrence prediction model utilizing a number of supervised learning techniques to assist physicians with making clinical decisions.In the past, most of the related work used the samples from a single hospital as a sample, but it cannot fully catch all the clinic information of the patients. Therefore, this study used the Longitudinal Health Insurance Database 2010 of the NHIRD as the data source, to examine the effectiveness of rehabilitation.In terms of accuracy rate of all classifiers, we get the best effectiveness (78%) while adopting the inpatient admission dataset and C4.5 to predict recurrence. We also find physical therapy, occupational therapy and speech therapy treatments during inpatient admission are the key factors to decrease the chance to recrudesce in the rehabilitation periods. The higher strength and frequency rehabilitation treatment is also the key influence variables in our high accuracy prediction model which means that is useful to lower the recurrence rate of stroke patients.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».