Coronary heart disease diagnosis by artificial neural networks including aortic pulse wave velocity index and clinical parameters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease, such as coronary heart disease (CHD), are the main cause of mortality and morbidity worldwide. CHD is not entirely predicted by classic risk factors; however, they are preventable. Facing this major problem, the development of novel methods for CHD risk prediction is of practical interest. The purpose of our study was to construct an artificial neural networks (ANNs)-based diagnostic model for CHD risk using a complex of clinical and haemodynamics factors of this disease and aortic pulse wave velocity (PWV) index. METHODS: A total of 437 patients were included from 2012 to 2017: 99 CHD and 338 non-CHD patients. Theoretical PWV was calculated, on 93 patients free of hypertension, diabetes and CHD, according to age, blood pressure, sex and heart rate. The results were expressed as an index [(measured PWV - theoretical PWV)/theoretical PWV] for each patient. The original database for ANNs included clinical, haemodynamic and laboratory characteristics. Multilayered perceptron ANNs architecture were applied. The performance of prediction was evaluated by accuracy values based on standard definitions. RESULTS: By changing the types of ANNs and the number of input factors applied, we created models that demonstrated 0.63-0.93 accuracy. The best accuracy was obtained with ANNs topology of multilayer perceptron with three hidden layers for models, parameters included by both biological factors, carotid plaque and PWV index. CONCLUSION: ANNs models including a PWV index could be used as promising approaches for predicting CHD risk without the need for invasive diagnostic methods and may help in the clinical decision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».