606-P: Artificial Neuronal Network Model for Three-Month Prognosis in Diabetic Foot Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: To make a reliable prognosis on wound healing in patients with diabetic foot syndrome (DFS) is extremely difficult. We used the artificial neuronal network (ANN) to identify the most significant variables which affect DFS healing process. We also aimed at providing data for designing a digital application which would help practitioners to predict the course of DFS. Methods: We enrolled 213 DFS patients and examined them using a variety of diagnostic tests. The patients were followed for three months. In the initial model, we assessed 35 clinical and biochemical variables. Subsequently, with the help of traditional statistics we reduced their number to twelve, and after conducting the sensitivity analysis, we found out that the final number of significant variables is as low as six. Results: The most significant variables in predicting the outcome of DFS treatment were: probe-to-bone test result, presence of blood flow in Doppler probe, prior amputation within the foot, erythrocyte sedimentation rate, and the area and duration of the ulceration. The area under the ROC curve was 0.87 (Figure). The total accuracy was 85%, sensitivity 94.6%, specificity 66% and F1 score 89%. Conclusions: ANN can be used in the prediction of the DFS course. The algorithm, which is the source of a digital application, is particularly useful in identifying individuals with diabetic foot ulcerations who fail to be healed in three months. Disclosure A.A. Poradzka: Other Relationship; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Urgo Medical. L. Czupryniak: None.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».