Early Triage of Critically Ill Adult Patients With Mushroom Poisoning: Machine Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early triage of patients with mushroom poisoning is essential for administering precise treatment and reducing mortality. To our knowledge, there has been no established method to triage patients with mushroom poisoning based on clinical data. OBJECTIVE: The purpose of this work was to construct a triage system to identify patients with mushroom poisoning based on clinical indicators using several machine learning approaches and to assess the prediction accuracy of these strategies. METHODS: In all, 567 patients were collected from 5 primary care hospitals and facilities in Enshi, Hubei Province, China, and divided into 2 groups; 322 patients from 2 hospitals were used as the training cohort, and 245 patients from 3 hospitals were used as the test cohort. Four machine learning algorithms were used to construct the triage model for patients with mushroom poisoning. Performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), decision curve, sensitivity, specificity, and other representative statistics. Feature contributions were evaluated using Shapley additive explanations. RESULTS: Among several machine learning algorithms, extreme gradient boosting (XGBoost) showed the best discriminative ability in 5-fold cross-validation (AUC=0.83, 95% CI 0.77-0.90) and the test set (AUC=0.90, 95% CI 0.83-0.96). In the test set, the XGBoost model had a sensitivity of 0.93 (95% CI 0.81-0.99) and a specificity of 0.79 (95% CI 0.73-0.85), whereas the physicians' assessment had a sensitivity of 0.86 (95% CI 0.72-0.95) and a specificity of 0.66 (95% CI 0.59-0.73). CONCLUSIONS: The 14-factor XGBoost model for the early triage of mushroom poisoning can rapidly and accurately identify critically ill patients and will possibly serve as an important basis for the selection of treatment options and referral of patients, potentially reducing patient mortality and improving clinical outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».