Automatically determining cause of death from verbal autopsy narratives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A verbal autopsy (VA) is a post-hoc written interview report of the symptoms preceding a person's death in cases where no official cause of death (CoD) was determined by a physician. Current leading automated VA coding methods primarily use structured data from VAs to assign a CoD category. We present a method to automatically determine CoD categories from VA free-text narratives alone. METHODS: After preprocessing and spelling correction, our method extracts word frequency counts from the narratives and uses them as input to four different machine learning classifiers: naïve Bayes, random forest, support vector machines, and a neural network. RESULTS: For individual CoD classification, our best classifier achieves a sensitivity of.770 for adult deaths for 15 CoD categories (as compared to the current best reported sensitivity of.57), and.662 with 48 WHO categories. When predicting the CoD distribution at the population level, our best classifier achieves.962 cause-specific mortality fraction accuracy for 15 categories and.908 for 48 categories, which is on par with leading CoD distribution estimation methods. CONCLUSIONS: Our narrative-based machine learning classifier performs as well as classifiers based on structured data at the individual level. Moreover, our method demonstrates that VA narratives provide important information that can be used by a machine learning system for automated CoD classification. Unlike the structured questionnaire-based methods, this method can be applied to any verbal autopsy dataset, regardless of the collection process or country of origin.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».