Differential Network Testing Reveals Diverging Dynamics of Organ System Interactions for Survivors and Non-survivors in Intensive Care Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Statistical network analyses have become popular in many scientific disciplines, where an important task is to test for differences between two networks. We describe an overall framework for differential network testing procedures that vary regarding (1) the network estimation method, typically based on specific concepts of association, and (2) the network characteristic employed to measure the difference. Using permutation-based tests, our approach is general and applicable to various overall, node-specific or edge-specific network difference characteristics. The methods are implemented in our freely available R software package DNT, along with an R Shiny application. In a study in intensive care medicine, we compare networks based on parameters representing main organ systems to evaluate the prognosis of critically ill patients in the intensive care unit (ICU), using data from the surgical ICU of the University Medical Centre Mannheim, Germany. We specifically consider both cross-sectional comparisons between a non-survivor and a survivor group and longitudinal comparisons at two clinically relevant time points during the ICU stay: first, at admission, and second, at an event stage prior to death in non-survivors or a matching time point in survivors. The non-survivor and the survivor networks do not significantly differ at the admission stage. However, the organ system interactions of the survivors then stabilize at the event stage, revealing significantly more network edges, whereas those of the non-survivors do not. In particular, the liver appears to play a central role for the observed increased connectivity in the survivor network at the event stage.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».