Machine-learning-based COVID-19 mortality prediction model and identification of patients at low and high risk of dying
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused by the SARS-Cov2 virus has become the greatest health and controversial issue for worldwide nations. It is associated with different clinical manifestations and a high mortality rate. Predicting mortality and identifying outcome predictors are crucial for COVID patients who are critically ill. Multivariate and machine learning methods may be used for developing prediction models and reduce the complexity of clinical phenotypes. METHODS: Multivariate predictive analysis was applied to 108 out of 250 clinical features, comorbidities, and blood markers captured at the admission time from a hospitalized cohort of patients (N = 250) with COVID-19. Inspired modification of partial least square (SIMPLS)-based model was developed to predict hospital mortality. Prediction accuracy was randomly assigned to training and validation sets. Predictive partition analysis was performed to obtain cutting value for either continuous or categorical variables. Latent class analysis (LCA) was carried to cluster the patients with COVID-19 to identify low- and high-risk patients. Principal component analysis and LCA were used to find a subgroup of survivors that tends to die. RESULTS: = 0.24) and high accuracy (AUC > 0.85) through separating non-survivors from survivors developed using training and validation sets. This model was obtained by the 18 clinical and comorbidities predictors and 3 blood biochemical markers. Coronary artery disease, diabetes, Altered Mental Status, age > 65, and dementia were the topmost differentiating mortality predictors. CRP, prothrombin, and lactate were the most differentiating biochemical markers in the mortality prediction model. Clustering analysis identified high- and low-risk patients among COVID-19 survivors. CONCLUSIONS: An accurate COVID-19 mortality prediction model among hospitalized patients based on the clinical features and comorbidities may play a beneficial role in the clinical setting to better management of patients with COVID-19. The current study revealed the application of machine-learning-based approaches to predict hospital mortality in patients with COVID-19 and identification of most important predictors from clinical, comorbidities and blood biochemical variables as well as recognizing high- and low-risk COVID-19 survivors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».