Predictive model for acute respiratory distress syndrome events in ICU patients in China using machine learning algorithms: a secondary analysis of a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop a machine learning model for predicting acute respiratory distress syndrome (ARDS) events through commonly available parameters, including baseline characteristics and clinical and laboratory parameters. METHODS: A secondary analysis of a multi-centre prospective observational cohort study from five hospitals in Beijing, China, was conducted from January 1, 2011, to August 31, 2014. A total of 296 patients at risk for developing ARDS admitted to medical intensive care units (ICUs) were included. We applied a random forest approach to identify the best set of predictors out of 42 variables measured on day 1 of admission. RESULTS: All patients were randomly divided into training (80%) and testing (20%) sets. Additionally, these patients were followed daily and assessed according to the Berlin definition. The model obtained an average area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.82 and yielded a predictive accuracy of 83%. For the first time, four new biomarkers were included in the model: decreased minimum haematocrit, glucose, and sodium and increased minimum white blood cell (WBC) count. CONCLUSIONS: This newly established machine learning-based model shows good predictive ability in Chinese patients with ARDS. External validation studies are necessary to confirm the generalisability of our approach across populations and treatment practices.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».