Development and evaluation of a predictive algorithm for unsatisfactory response among patients with pulmonary arterial hypertension using health insurance claims data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a predictive algorithm for unsatisfactory response to initial pulmonary arterial hypertension (PAH) therapy using health insurance claims. METHODS: Adult patients with PAH initiated on a first PAH therapy (index date) were identified from Optum's de-identified Clinformatics Data Mart Database (1/1/2010-12/31/2019). A random survival forest algorithm was developed using patient-month data and predicted the "survival function" (i.e. risk of not having unsatisfactory response) over time. For each patient-month observation, risk factors were assessed in the 12 months prior. Unsatisfactory response was defined as the first instance of (1) new PAH therapy, (2) PAH-related hospitalization or emergency room visit, (3) lung transplant or atrial septostomy, (4) PAH-related death or (5) chronic oxygen therapy initiation. To facilitate use in clinical practice, a simplified risk score was also developed based on a linear combination of the most important risk factors identified in the algorithm. RESULTS: In total, 4781 patients were included (median age = 69.0 years; 58.6% female). Over a median follow-up of 14.0 months, 3169 (66.3%) had an unsatisfactory response. The most important risk factors included in the algorithm were healthcare resource use (i.e. PAH-related outpatient visits, pulmonologist visits, cardiologist visits, all-cause hospitalizations), time since first PAH diagnosis, time since index date, Charlson Comorbidity Index, dyspnea, and age. Predictive accuracy was good for the full algorithm (C-statistic: 0.732) but was slightly lower for the simplified risk score (C-statistic: 0.668). CONCLUSION: The present claims-based algorithm performed well in predicting time to unsatisfactory response following initial PAH therapy.
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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».