An Algorithm Using CART Analysis To Identify IBS-C and IBS-A from IBS-D
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In Drossman, Gastro, 2005, we defined by prospective 1-yr evaluation, Rome II compatible IBS alternators (IBS-A) who alternate between IBS-C and IBS-D. IBS-A had similar bowel habit to IBS constipation-mixed (IBS-CM: alternates between IBS-C and IBS-M, but not IBS-D), while IBS diarrhea-mixed (IBS-DM: alternates between IBS-D and IBS-M, but not IBS-C) appears as a separate group. This suggest that treatments for constipation could apply to IBS-CM and IBS-A, but not IBS-DM, and treatments for diarrhea be restricted to IBS-DM. The aim of this study was to develop an algorithm to identify IBS-A, IBS-CM and IBS-DM patients for clinical trials, either as 3 distinct groups or with IBS-CM and IBS-A combined. Methods: Among 317 women entering an NIH treatment trial, Rome II compatible IBS-A, IBS-CM and IBS-DM subtypes were based on prospective assessment of stool habit. Subjects received clinical questionnaires at 3-mo. intervals for 1 yr. (N = 190 evaluable). A Classification and Regression Tree (CART) analysis (SAS V.8) identified, using cross-sectional data from 2-week diary cards, which clinical items discriminated between IBS-A, IBS-CM and IBS-DM, that would otherwise require prospective assessment of bowel habit over at least 1 year. Results: Several analyses were run to create a model that was parsimonious in the number of predictor items (N = 2–4) and also robust in identifying the defined groups (misclassification range 12.6% to 34.2%). Efforts to classify subjects into 3 groups (IBS-A, IBS-CM, IBS-DM) were unsuccessful because IBS-A could not be separated from IBS-CM, thus confirming our initial findings. The best model contained only 2 items (average stool consistency using Bristol Stool Scale, and stool frequency) with a 14.7% misclassification rate. The final clinical decision rule was: 1) Is stool frequency < 2/day? 2a) If Yes, is the stool consistency < 5 [Yes = IBS-A+IBS-CM; No = IBS-DM]? 2b) If No, is the stool consistency < 4 [Yes = IBS-A+IBS-CM; No = IBS-DM]? Conclusions: Using CART analysis, we developed a simple algorithm using a 2-week assessment of average stool frequency+consistency that identifies with 85% accuracy subjects who will have IBS-A & IBS-CM vs. IBS-DM over the subsequent year. The algorithm may be of value in clinical trials and in planning treatments. Supported by NIH: RO1DK49334, and R24 DK067674 and Novartis Pharmaceuticals.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».