Can We Do More With Less While Building Predictive Models? A Study in Parsimony of Risk Models for Predicting Heart Failure Readmissions
Notice bibliographique
Résumé
Hospital readmission due to heart failure is a topic of concern for patients and hospitals alike: it is both the most frequent and expensive diagnosis for hospitalization. Therefore, accurate prediction of readmission risk while patients are still in the hospital helps to guide appropriate postdischarge interventions. As our understanding of the disease and the volume of electronic health record data both increase, the number of predictors and model-building time for predicting risk grow rapidly. This suggests a need to use methods for reducing the number of predictors without losing predictive performance. We explored and described three such methods and demonstrated their use by applying them to a real-world dataset consisting of 57 variables from health data of 1210 patients from one hospital system. We compared all models generated from predictor reduction methods against the full, 57-predictor model for predicting risk of 30-day readmissions for patients with heart failure. Our predictive performance, measured by the C-statistic, ranged from 0.630 to 0.840, while model-building time ranged from 10 minutes to 10 hours. Our final model achieved a C-statistic (0.832) comparable to the full model (0.840) in the validation cohort while using only 16 predictors and providing a 66-fold improvement in model-building time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,037 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».