Personalized prediction of incident hospitalization for cardiovascular disease in patients with hypertension using machine learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prognostic information for patients with hypertension is largely based on population averages. The purpose of this study was to compare the performance of four machine learning approaches for personalized prediction of incident hospitalization for cardiovascular disease among newly diagnosed hypertensive patients. METHODS: Using province-wide linked administrative health data in Alberta, we analyzed a cohort of 259,873 newly-diagnosed hypertensive patients from 2009 to 2015 who collectively had 11,863 incident hospitalizations for heart failure, myocardial infarction, and stroke. Linear multi-task logistic regression, neural multi-task logistic regression, random survival forest and Cox proportional hazard models were used to determine the number of event-free survivors at each time-point and to construct individual event-free survival probability curves. The predictive performance was evaluated by root mean squared error, mean absolute error, concordance index, and the Brier score. RESULTS: The random survival forest model has the lowest root mean squared error value at 33.94 and lowest mean absolute error value at 28.37. Machine learning methods provide similar discrimination and calibration in the personalized survival prediction of hospitalizations for cardiovascular events in patients with hypertension. Neural multi-task logistic regression model has the highest concordance index at 0.8149 and lowest Brier score at 0.0242 for the personalized survival prediction. CONCLUSIONS: This is the first personalized survival prediction for cardiovascular diseases among hypertensive patients using administrative data. The four models tested in this analysis exhibited a similar discrimination and calibration ability in predicting personalized survival prediction of hypertension patients.
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.
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 | 0,024 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle