Subspace Clustering of Physiological Data From Acute Traumatic Brain Injury Patients: Retrospective Analysis Based on the PROTECT III Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With advances in digital health technologies and proliferation of biomedical data in recent years, applications of machine learning in health care and medicine have gained considerable attention. While inpatient settings are equipped to generate rich clinical data from patients, there is a dearth of actionable information that can be used for pursuing secondary research for specific clinical conditions. OBJECTIVE: This study focused on applying unsupervised machine learning techniques for traumatic brain injury (TBI), which is the leading cause of death and disability among children and adults aged less than 44 years. Specifically, we present a case study to demonstrate the feasibility and applicability of subspace clustering techniques for extracting patterns from data collected from TBI patients. METHODS: Data for this study were obtained from the Progesterone for Traumatic Brain Injury, Experimental Clinical Treatment-Phase III (PROTECT III) trial, which included a cohort of 882 TBI patients. We applied subspace-clustering methods (density-based, cell-based, and clustering-oriented methods) to this data set and compared the performance of the different clustering methods. RESULTS: The analyses showed the following three clusters of laboratory physiological data: (1) international normalized ratio (INR), (2) INR, chloride, and creatinine, and (3) hemoglobin and hematocrit. While all subclustering algorithms had a reasonable accuracy in classifying patients by mortality status, the density-based algorithm had a higher F1 score and coverage. CONCLUSIONS: Clustering approaches serve as an important step for phenotype definition and validation in clinical domains such as TBI, where patient and injury heterogeneity are among the major reasons for failure of clinical trials. The results from this study provide a foundation to develop scalable clustering algorithms for further research and validation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle