Comparison of conventional scoring systems to machine learning models for the prediction of major adverse cardiovascular events in patients undergoing coronary computed tomography angiography
Notice bibliographique
Résumé
Background: The study aims to compare the prognostic performance of conventional scoring systems to a machine learning (ML) model on coronary computed tomography angiography (CCTA) to discriminate between the patients with and without major adverse cardiovascular events (MACEs) and to find the most important contributing factor of MACE. Materials and methods: From November to December 2019, 500 of 1586 CCTA scans were included and analyzed, then six conventional scores were calculated for each participant, and seven ML models were designed. Our study endpoints were all-cause mortality, non-fatal myocardial infarction, late coronary revascularization, and hospitalization for unstable angina or heart failure. Score performance was assessed by area under the curve (AUC) analysis. Results: Of 500 patients (mean age: 60 ± 10; 53.8% male subjects) referred for CCTA, 416 patients have met inclusion criteria, 46 patients with early (<90 days) cardiac evaluation (due to the inability to clarify the reason for the assessment, deterioration of the symptoms vs. the CCTA result), and 38 patients because of missed follow-up were not enrolled in the final analysis. Forty-six patients (11.0%) developed MACE within 20.5 ± 7.9 months of follow-up. Compared to conventional scores, ML models showed better performance, except only one model which is eXtreme Gradient Boosting had lower performance than conventional scoring systems (AUC:0.824, 95% confidence interval (CI): 0.701-0.947). Between ML models, random forest, ensemble with generalized linear, and ensemble with naive Bayes were shown to have higher prognostic performance (AUC: 0.92, 95% CI: 0.85-0.99, AUC: 0.90, 95% CI: 0.81-0.98, and AUC: 0.89, 95% CI: 0.82-0.97), respectively. Coronary artery calcium score (CACS) had the highest correlation with MACE. Conclusion: Compared to the conventional scoring system, ML models using CCTA scans show improved prognostic prediction for MACE. Anatomical features were more important than clinical characteristics.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».