Comparison of coronary artery disease guidelines with extracted knowledge from data mining
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronary artery disease (CAD) is one of the major causes of disability and death in the world.Accordingly utilizing from a national and update guideline in heart-related disease are essential.Finding interesting rules from CAD data and comparison with guidelines was the objectives of this study.Methods: In this study 1993 valid and completed records related to patients (from 2009 to 2014) who had suffered from CAD were recruited and analyzed.Total of 25 variable including a target variable (CAD) and 24 inputs or predictor variables were used for knowledge discovery.To perform comparison between extracted knowledge and well trusted guidelines, Canadian Cardiovascular Society (CCS) guideline and US National Institute of Health (NIH) guideline were selected.Results of valid datamining rules were compared with guidelines and then were ranked based on their importance.Results: The most significant factor influencing CAD was chest pain.Elderly males (age >54) have a high probability to be diagnosed with CAD.Diagnostic methods that are listed in guidelines were confirmed and ranked based on analyzing of local CAD patients data.Knowledge discovery revealed that blood test has more diagnostic value among other medical tests that were recommended in guidelines.Conclusion: Guidelines confirm the achieved results from data mining (DM) techniques and help to rank important risk factors based on national and local information.Evaluation of extracted rules determined new patterns for CAD 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 | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».