2160Performance of a machine learning model vs. IMPROVE score for VTE prediction in acute medically ill patients: insights from the APEX trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acutely ill hospitalized medical patients have an increased risk for venous thromboembolism (VTE). Current risk assessment models (RAM) have demonstrated modest performance, at best, in predicting the occurrence of VTE in these patients. Purpose: Evaluate the discrimination and calibration performance of a machine learning model in estimating VTE risk compared to the recommended IMPROVE score. Methods: The APEX trial was a multicenter, double-blind, placebo-controlled trial that randomized 7,513 hospitalized acutely ill medical patients to extended duration betrixaban vs. standard of care enoxaparin. Patients were followed for up to 77 days. A super learner algorithm was built to predict VTE through 77 days after hospitalization by combining generalized additive models (GAMs), LASSO and RIDGE regressions, Random Forests, and Gradient Boosted Machines. The IMPROVE score was calculated for each patient to serve as a comparator. C-statistics were used to evaluate discrimination and a boostrapped significance test was performed to calculate a p-value for the difference. The Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test and calibration curves assessed the reliability of the RAMs.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».