The impact of recency and adequacy of historical information on sepsis predictions using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is a major public and global health concern. Every hour of delay in detecting sepsis significantly increases the risk of death, highlighting the importance of accurately predicting sepsis in a timely manner. A growing body of literature has examined developing new or improving the existing machine learning (ML) approaches for timely and accurate predictions of sepsis. This study contributes to this literature by providing clear insights regarding the role of the recency and adequacy of historical information in predicting sepsis using ML. To this end, we implemented a deep learning model using a bidirectional long short-term memory (BiLSTM) algorithm and compared it with six other ML algorithms based on numerous combinations of the prediction horizons (to capture information recency) and observation windows (to capture information adequacy) using different measures of predictive performance. Our results indicated that the BiLSTM algorithm outperforms all other ML algorithms and provides a great separability of the predicted risk of sepsis among septic versus non-septic patients. Moreover, decreasing the prediction horizon (in favor of information recency) always boosts the predictive performance; however, the impact of expanding the observation window (in favor of information adequacy) depends on the prediction horizon and the purpose of prediction. More specifically, when the prediction is responsive to the positive label (i.e., Sepsis), increasing historical data improves the predictive performance when the prediction horizon is short-moderate.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».