Precision Medicine Approach to Develop and Internally Validate Optimal Exercise and Weight‐Loss Treatments for Overweight and Obese Adults With Knee Osteoarthritis: Data From a Single‐Center Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To apply a precision medicine approach to determine the optimal treatment regime for participants in an exercise (E), dietary weight loss (D), and D + E trial for knee osteoarthritis that would maximize their expected outcomes. METHODS: Using data from 343 participants of the Intensive Diet and Exercise for Arthritis (IDEA) trial, we applied 24 machine-learning models to develop individualized treatment rules on 7 outcomes: Short Form 36 physical component score, weight loss, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain/function/stiffness scores, compressive force, and interleukin-6 level. The optimal model was selected based on jackknife value function estimates that indicate improvement in the outcomes if future participants follow the estimated decision rule compared to the optimal single, fixed treatment model. RESULTS: Multiple outcome random forest was the optimal model for the WOMAC outcomes. For the other outcomes, list-based models were optimal. For example, the estimated optimal decision rule for weight loss indicated assigning the D + E intervention to participants with baseline weight not exceeding 109.35 kg and waist circumference above 90.25 cm, and assigning D to all other participants except those with a history of a heart attack. If applied to future participants, the optimal rule for weight loss is estimated to increase average weight loss to 11.2 kg at 18 months, contrasted with 9.8 kg if all participants received D + E (P = 0.01). CONCLUSION: The precision medicine models supported the overall findings from IDEA that the D + E intervention was optimal for most participants, but there was evidence that a subgroup of participants would likely benefit more from diet alone for 2 outcomes.
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 | 0,247 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».