Development of Prediction Models Using Machine Learning Algorithms for Girls with Suspected Central Precocious Puberty: Retrospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central precocious puberty (CPP) in girls seriously affects their physical and mental development in childhood. The method of diagnosis-gonadotropin-releasing hormone (GnRH)-stimulation test or GnRH analogue (GnRHa)-stimulation test-is expensive and makes patients uncomfortable due to the need for repeated blood sampling. OBJECTIVE: We aimed to combine multiple CPP-related features and construct machine learning models to predict response to the GnRHa-stimulation test. METHODS: In this retrospective study, we analyzed clinical and laboratory data of 1757 girls who underwent a GnRHa test in order to develop XGBoost and random forest classifiers for prediction of response to the GnRHa test. The local interpretable model-agnostic explanations (LIME) algorithm was used with the black-box classifiers to increase their interpretability. We measured sensitivity, specificity, and area under receiver operating characteristic (AUC) of the models. RESULTS: Both the XGBoost and random forest models achieved good performance in distinguishing between positive and negative responses, with the AUC ranging from 0.88 to 0.90, sensitivity ranging from 77.91% to 77.94%, and specificity ranging from 84.32% to 87.66%. Basal serum luteinizing hormone, follicle-stimulating hormone, and insulin-like growth factor-I levels were found to be the three most important factors. In the interpretable models of LIME, the abovementioned variables made high contributions to the prediction probability. CONCLUSIONS: The prediction models we developed can help diagnose CPP and may be used as a prescreening tool before the GnRHa-stimulation test.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle