A machine learning–based clinical decision support algorithm for reducing unnecessary coronary angiograms
Notice bibliographique
Résumé
Background Conventional clinical risk scores and diagnostic algorithms are proving to be suboptimal in the prediction of obstructive coronary artery disease, contributing to the low diagnostic yield of invasive angiography. Machine learning could help better predict which patients would benefit from invasive angiography vs other noninvasive diagnostic modalities. Objective To reduce patient risk and cost to the healthcare system by improving the diagnostic yield of invasive coronary angiography through optimized outpatient selection. Methods Retrospective analysis of 12 years of referral data from a provincial cardiac registry, including all patients referred for invasive angiography of more than 1.4 million individuals in Ontario, Canada. Stable outpatients undergoing coronary angiography during the study period were included in the analysis. The training set (80% random sample, n=23,750) was used to develop 8 prediction models in Python using grid-search cross-validation. The test set (20% random sample, n=5938), evaluated the discrimination performance of each model. Results The machine-learning model achieved a substantially better performance (area under the receiver operating characteristics curve: 0.81) than existing models for predicting obstructive coronary artery disease in patients referred for invasive angiography. It significantly outperformed both the reference model and current clinical practice with a net reclassification index of 27.8% (95% confidence interval [CI]: [24.9%–30.8%], P value <.01) and 44.7% (95% CI: [42.4%–47.0%], P value <.01), respectively. Conclusion This prediction model, when coupled with a point-of-care, online decision support tool to be used by referring physicians, could improve the diagnostic yield of invasive coronary angiography in stable, elective outpatients, thus improving patient safety and reducing healthcare costs.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».