Supervised Machine Learning for Predicting Length of Stay After Lumbar Arthrodesis: A Comprehensive Artificial Intelligence Approach
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
INTRODUCTION: Few studies have evaluated the utility of machine learning techniques to predict and classify outcomes, such as length of stay (LOS), for lumbar fusion patients. Six supervised machine learning algorithms may be able to predict and classify whether a patient will experience a short or long hospital LOS after lumbar fusion surgery with a high degree of accuracy. METHODS: Data were obtained from the National Surgical Quality Improvement Program between 2009 and 2018. Demographic and comorbidity information was collected for patients who underwent anterior, anterolateral, or lateral transverse process technique arthrodesis procedure; anterior lumbar interbody fusion (ALIF); posterior, posterolateral, or lateral transverse process technique arthrodesis procedure; posterior lumbar interbody fusion/transforaminal lumbar interbody fusion (PLIF/TLIF); and posterior fusion procedure posterior spine fusion (PSF). Machine learning algorithmic analyses were done with the scikit-learn package in Python on a high-performance computing cluster. In the total sample, 85% of patients were used for training the models, whereas the remaining patients were used for testing the models. C-statistic area under the curve and prediction accuracy (PA) were calculated for each of the models to determine their accuracy in correctly classifying the test cases. RESULTS: In total, 12,915 ALIF patients, 27,212 PLIF/TLIF patients, and 23,406 PSF patients were included in the algorithmic analyses. The patient factors most strongly associated with LOS were sex, ethnicity, dialysis, and disseminated cancer. The machine learning algorithms yielded area under the curve values of between 0.673 and 0.752 (PA: 69.6% to 80.1%) for ALIF, 0.673 and 0.729 (PA: 66.0% to 81.3%) for PLIF/TLIF, and 0.698 and 0.749 (PA: 69.9% to 80.4%) for PSF. CONCLUSION: Machine learning classification algorithms were able to accurately predict long LOS for ALIF, PLIF/TLIF, and PSF patients. Supervised machine learning algorithms may be useful in clinical and administrative settings. These data may additionally help inform predictive analytic models and assist in setting patient expectations. LEVEL III: Diagnostic study, retrospective cohort study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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