Development and External Validation of a Machine Learning Model for Progression of CKD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prediction of disease progression at all stages of chronic kidney disease (CKD) may help improve patient outcomes. As such, we aimed to develop and externally validate a random forest model to predict progression of CKD using demographics and laboratory data. Methods: and a urine albumin-to-creatinine ratio (ACR) available were included from Manitoba and 107,097 from Alberta. We considered >80 laboratory features, including analytes from complete blood cell counts, chemistry panels, liver enzymes, urine analysis, and quantification of urine albumin and protein. The primary outcome in our study was a 40% decline in eGFR or kidney failure. We assessed model discrimination using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and calibration using plots of observed and predicted risks. Results: The final model achieved an AUC of 0.88 (95% CI 0.87-0.89) at 2 years and 0.84 (0.83-0.85) at 5 years in internal testing. Discrimination and calibration were preserved in the external validation data set with AUC scores of 0.87 (0.86-0.88) at 2 years and 0.84 (0.84-0.86) at 5 years. The top 30% of individuals predicted as high risk and intermediate risk represent 87% of CKD progression events in 2 years and 77% of progression events in 5 years. Conclusion: A machine learning model that leverages routinely collected laboratory data can predict eGFR decline or kidney failure with accuracy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».