Right-to-left ventricle ratio determined by machine learning algorithms on CT pulmonary angiography images predicts prolonged ICU length of stay in operated chronic thromboembolic pulmonary hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Right-to-left ventricle diameter ratio (dRV/dLV) on CT pulmonary angiography (CTPA) is a predictor of outcomes in non-operated chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) patients. The purpose of this study is to evaluate the performance of a novel machine learning (ML) algorithm for dRV/dLV measurement in operated CTEPH patients and its association with post-operative outcomes. Methods: This retrospective study reviewed consecutive CTEPH patients who underwent pulmonary endarterectomy between 2013 and 2017. ML calculated dRV/dLV on pre-operative CTPA and compared with manual measures. Associations of dRV/dLV with patient characteristics and post-operative outcomes were evaluated including intensive care (ICU) and hospital length of stay (LOS) using multivariable linear regression analysis. Prolonged LOS was defined as greater than median. Results: ML segmented the ventricles in 99/125 (79%) patients. The most common cause of failure was misidentification of the moderator band as the interventricular septum (7.9%). Mean dRV/dLV by ML was 1.4 ± 0.4 and strongly correlated with manual measures (r = 0.9–0.96 p < 0.0001). dRV/dLV was moderately correlated with measures of pulmonary hypertension on right heart catheterization and RV dilatation on echocardiogram (r = 0.5–0.6, p < 0.0001). dRV/dLV ≥ 1.2 was associated with proximal Jamieson type disease (p = 0.032), longer cardiopulmonary bypass (p = 0.037), aortic cross-clamp (p = 0.022) and circulatory arrest (p < 0.001) at surgery and dRV/dLV ≥ 1.6 with post-operative ECMO (p = 0.006). dRV/dLV was independently associated with prolonged ICU LOS (OR = 3.79, 95% CI 1.1–13.06, p = 0.035). Conclusion: dRV/dLV was associated with CTEPH severity and independently associated with prolonged ICU LOS. This CT parameter may therefore assist in perioperative planning. Further refinement of the ML algorithm or CTPA technique is required to avoid errors in ventricular segmentation. Advances in knowledge: Automated right-to-left ventricle ratio measurement by machine learning is feasible and is independently associated with outcome after pulmonary endarterectomy.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».