The Prediction of Preterm Birth Using Time-Series Technology-Based Machine Learning: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, the preterm birth rate has tended to increase over time. Ultrasonography cervical-length assessment is considered to be the most effective screening method for preterm birth, but routine, universal cervical-length screening remains controversial because of its cost. OBJECTIVE: We used obstetric data to analyze and assess the risk of preterm birth. A machine learning model based on time-series technology was used to analyze regular, repeated obstetric examination records during pregnancy to improve the performance of the preterm birth screening model. METHODS: This study attempts to use continuous electronic medical record (EMR) data from pregnant women to construct a preterm birth prediction classifier based on long short-term memory (LSTM) networks. Clinical data were collected from 5187 pregnant Chinese women who gave birth with natural vaginal delivery. The data included more than 25,000 obstetric EMRs from the early trimester to 28 weeks of gestation. The area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity were used to assess the performance of the prediction model. RESULTS: Compared with a traditional cross-sectional study, the LSTM model in this time-series study had better overall prediction ability and a lower misdiagnosis rate at the same detection rate. Accuracy was 0.739, sensitivity was 0.407, specificity was 0.982, and the AUC was 0.651. Important-feature identification indicated that blood pressure, blood glucose, lipids, uric acid, and other metabolic factors were important factors related to preterm birth. CONCLUSIONS: The results of this study will be helpful to the formulation of guidelines for the prevention and treatment of preterm birth, and will help clinicians make correct decisions during obstetric examinations. The time-series model has advantages for preterm birth prediction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».