Identifying COVID-19 phenotypes using cluster analysis and assessing their clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple clinical phenotypes have been proposed for COVID-19, but few have stemmed from data-driven methods. We aimed to identify distinct phenotypes in patients admitted with COVID-19 using cluster analysis, and compare their respective characteristics and clinical outcomes. We analyzed the data from 547 patients hospitalized with COVID-19 in a Canadian academic hospital from January 1, 2020, to January 30, 2021. We compared four clustering algorithms: K-means, PAM (partition around medoids), divisive and agglomerative hierarchical clustering. We used imaging data and 34 clinical variables collected within the first 24 hours of admission to train our algorithm. We then conducted survival analysis to compare clinical outcomes across phenotypes and trained a classification and regression tree (CART) to facilitate phenotype interpretation and phenotype assignment. We identified three clinical phenotypes, with 61 patients (17%) in Cluster 1, 221 patients (40%) in Cluster 2 and 235 (43%) in Cluster 3. Cluster 2 and Cluster 3 were both characterized by a low-risk respiratory and inflammatory profile, but differed in terms of demographics. Compared with Cluster 3, Cluster 2 comprised older patients with more comorbidities. Cluster 1 represented the group with the most severe clinical presentation, as inferred by the highest rate of hypoxemia and the highest radiological burden. Mortality, mechanical ventilation and ICU admission risk were all significantly different across phenotypes. We conducted a phenotypic analysis of adult inpatients with COVID-19 and identified three distinct phenotypes associated with different clinical outcomes. Further research is needed to determine how to properly incorporate those phenotypes in the management of patients with COVID-19.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».