Prediction of the Occurrence of Leprosy Reactions Based on Bayesian Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Leprosy reactions (LR) are severe episodes of intense activation of the host inflammatory response, of uncertain etiology, today the leading cause of permanent nerve damage in leprosy patients. Several genetic and non-genetic risk factors for LR have been described; however, there are limited attempts to combine this information in order to estimate the risk of a leprosy patient to develop LR. Here we present an artificial intelligence (AI)-based system able to estimate risk of LR using clinical, demographic and genetic data. Methods: The study includes four datasets from different regions of Brazil, totalizing 1,450 leprosy patients followed prospectively for at least two years to assess the occurrence of LR. Data mining using WEKA software was performed following a two-step protocol to select the variables included in the AI system, based on Bayesian Networks and developed using the NETICA software. Results: Analysis of the complete database resulted in a system able to estimate LR-risk with 82.7% accuracy, 79.3% sensitivity, and 86.2% specificity. When using only databases for which host genetic information associated with LR was included, the performance increased to up to 87.7% accuracy, 85.7% sensitivity, and 89.4% specificity. Conclusion: We produced an easy-to-use, online, free-access system that allows the identification of leprosy patients at high risk of developing LR. Risk assessment of LR for individual patients may detect candidates close monitoring, with potential positive impact upon the prevention of permanent disabilities, the quality of life of the patients, as well as upon leprosy control programs.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».