Evolving Hybrid Partial Genetic Algorithm Classification Model for Cost-effective Frailty Screening: Investigative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A commonly used method for measuring frailty is the accumulation of deficits expressed as a frailty index (FI). FIs can be readily adapted to many databases, as the parameters to use are not prescribed but rather reflect a subset of extracted features (variables). Unfortunately, the structure of many databases does not permit the direct extraction of a suitable subset, requiring additional effort to determine and verify the value of features for each record and thus significantly increasing cost. OBJECTIVE: Our objective is to describe how an artificial intelligence (AI) optimization technique called partial genetic algorithms can be used to refine the subset of features used to calculate an FI and favor features that have the least cost of acquisition. METHODS: This is a secondary analysis of a residential care database compiled from 10 facilities in Queensland, Australia. The database is comprised of routinely collected administrative data and unstructured patient notes for 592 residents aged 75 years and over. The primary study derived an electronic frailty index (eFI) calculated from 36 suitable features. We then structurally modified a genetic algorithm to find an optimal predictor of the calculated eFI (0.21 threshold) from 2 sets of features. Partial genetic algorithms were used to optimize 4 underlying classification models: logistic regression, decision trees, random forest, and support vector machines. RESULTS: Among the underlying models, logistic regression was found to produce the best models in almost all scenarios and feature set sizes. The best models were built using all the low-cost features and as few as 10 high-cost features, and they performed well enough (sensitivity 89%, specificity 87%) to be considered candidates for a low-cost frailty screening test. CONCLUSIONS: In this study, a systematic approach for selecting an optimal set of features with a low cost of acquisition and performance comparable to the eFI for detecting frailty was demonstrated on an aged care database. Partial genetic algorithms have proven useful in offering a trade-off between cost and accuracy to systematically identify frailty.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».