A gender-bias-mitigated, data-driven precision medicine system to assist in the selection of biological treatments of grade 3 and 4 knee osteoarthritis: development and preliminary validation of precisionKNEE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Osteoarthritis is a leading cause of global disability and is set to worsen with the concurrent rise in rates of obesity and an ageing population [1]. Current clinical solutions are sub-optimal with regards to their invasiveness and outcomes. Orthopaedic biologics is an emerging field that offers alternative and parallel treatment options to address this problem. Determining which patients will benefit most from these novel treatments is key in developing clinical pathways. Methods Our dataset included 329 patients treated with microfragmented fat injection (MFAT) over a 2 year period. Clinico-demographic data was recorded as well as 1-year Oxford Knee Score (OKS). The data was modelled to predict OKS 1-year response using Random Forest Regressors. Gender-bias was mitigated and outliers were hidden from the training model. The model was validated on raw test data and on a subset of patients with Kellgren-Lawrence grade 3 and 4 radiological evidence of arthritis, age greater than 64, preoperative OKS less than or equal to 27 and idiopathic aetiology of arthritis. Results The mean age and mean body mass index (BMI) of patients in our dataset was 66.4 years, 26.9 respectively. 53.5% of patients had Kellgren-Lawrence grade 4 arthritis. The final models RMSE was 6.72, MAE was 5.38 and r-squared was 0.23 on raw test data. An RMSE of 9.77 and MAE of 7.81 was achieved when validating the model on our subset of patients. Wilcoxon signed rank tests found no evidence of predicted results being statistically significantly different to ground truth values (p ¿ 0.05). Preoperative OKS and Kellgren-Lawrence arthritis grade was the most important feature in our model. Discussion Our model is performant and able to predict 1 year OKS response outcome within our set of patients. We have found key features of prediction and would recommend these are researched further to improve model performance. Our dataset does not compare outcomes with other standard treatments. We also don’t compare outcomes with other biologic treatments. Ultimately, this research can be used as a tool to benefit both patients and clinicians in a combined decision-making process.
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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».