INCREASED PHYSIOLOGICAL VARIABILITY PREDICTS DECLINING HEALTH AND CRITICAL TRANSITIONS IN HEMODIALYSIS PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increased variability in levels of several individual biomarkers has been shown to predict adverse outcomes, particularly in hemodialysis patients, for whom time series data is often available. Here, we evaluate the feasibility of using multivariate approaches to quantify global physiological variability as a potential predictor of adverse outcomes. We used data on 588 deaths and 1196 hospitalisations across ~38,000 visits of 591 hemodialysis patients at a Quebec hospital, as well as data on frailty and mortality in 580 patients assessed 20+ times within a one-year period at a hospital in Saitama, Japan. We use two approaches: principal components analysis (PCA) of the coefficients of variation (CVs) of the individual biomarkers over the previous year, and Mahalanobis distance (MD) of the biomarker profile relative to the same profile at the previous time point. We show that both methods provide substantial prediction of both impending mortality and impending hospitalisation, with hazard ratios across the 95% quantile range of the indices varying between 1.5 and 3.5 (p<0.0001). Each unit change on the first PCA axis (PC1) increased frailty odds by 2.34 (95% CI: 1.21-4.52). PCA performed substantially better than MD. CVs of various biomarkers were consistently positively correlated, and PC1 was a good predictor of frailty, mortality, and hospitalisation. Overall, these results confirm that complex physiological integration can break down, resulting in loss of homeostatic control and increasing variability, as predicted by complex systems theory. The resulting indices provide a predictive signal of impending critical health transitions, with both theoretical and clinical implications.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».