Abstract 10637: A Pooled Multi-National Validation Study of a Machine Learning, High-Sensitivity Troponin-Based Multi-Proteomic Model to Predict the Presence of Obstructive Coronary Artery Disease as Compared to High Sensitivity Troponin Alone in a Subset of Patients with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diabetes Mellitus (DM) is a major risk factor for coronary artery disease (CAD) associated with a two-fold increase in mortality. We aimed to validate the performance of a machine learning based multi-biomarker diagnostic panel to predict obstructive coronary artery disease (oCAD) compared to high-sensitivity cardiac troponin-I (hs-cTnI) alone in a subset of patients with DM. Methods: A previously developed multiple biomarker scoring model was utilized. The pooled cohort included 132 patients at Inova Fairfax Hospital, 69 patients at Massachusetts General Hospital and 46 patients at the University Hospital Hamburg-Eppendorf with a mixture of acute and lesser acute presentations. Three clinical factors (sex, age, and previous coronary percutaneous intervention) and three biomarkers (hs-cTnI, Adiponectin, and Kidney Injury Molecule-1) were combined. oCAD was defined as >50% coronary obstruction in at least one coronary artery (for the University Hospital Hamburg-Eppendorf cohort) or >70% coronary obstruction in at least one coronary artery (for the other two cohorts). The multiple biomarker diagnostic panel’s performance to predict oCAD was also compared to hs-cTnI alone. Results: The multiple protein panel had an area under the receiver-operating characteristic curve of 0.77 (95% CI, 0.70, 0.84, p <0.001) for the presence of oCAD (Figure 1). At optimal cutoff, the score had 79% sensitivity, 57% specificity, and a positive predictive value of 81% for oCAD. The multiple biomarker panel had a diagnostic odds ratio of 4.82 (95% CI 2.68, 8.67, p<0.01). In comparison, in patients without an acute MI, hs-cTnI alone had an area under the receiver-operating characteristic curve of 0.53 (95% CI, 0.49, 0.57, p = 0.253) for oCAD (Figure 1). Conclusions: In this multinational pooled cohort, a previously described novel machine learning, multiple protein biomarker panel provided high accuracy to diagnose patients for oCAD in a subset of patients with DM.
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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 | 0,037 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».