Machine Learning Increases Diagnosticity in Psychometric Evaluation of Alexithymia in Fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
1 Here we report an investigation on the accuracy of the Toronto Alexithymia Scale, a measure to assess alexithymia, a multidimensional construct often associate to fibromyalgia. Two groups of participants, patients with fibromyalgia (n=38), healthy controls (n=38) were administered the Toronto Alexithymia Scale and background tests. Machine learning models achieved an overall accuracy higher than 80% in detecting both patients with fibromyalgia and healthy controls. The parameter which alone has demonstrated maximum efficiency in classifying the single subject within the two groups has been the item 3 of the alexithymia scale. The analysis of the most informative features, based on all scales administered, revealed that item 3 and 13 of the alexithymia questionnaire and the visual analogue scale scores were the most informative attributes in correctly classifying participants (accuracy above 85%). An additional analyses using only the alexithymia scale subset of items and the visual analogue scale scores has shown that the predictors which efficiently classified patients with fibromyalgia and controls were the item 3 and 7 (accuracy=85.53%). Our findings suggest that machine learning models analysis based on the Toronto Alexithymia Scale subset of items scores accurately distinguish patients with fibromyalgia from healthy controls.
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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 | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».