Abstract 13225: Frailty Screening at Scale Using Core Clinical Data and Supervised Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Frailty is a major risk factor for adverse health events in older adults with cardiovascular disease. Hypothesis: We sought to develop and validate a predictive model leveraging data available in the electronic health record to screen for frailty as defined by a prospective reference standard. Methods: We conducted a population-based cohort study using data from the Canadian Longitudinal Study of Aging (CLSA). From 2010-2015, the CLSA enlisted a diverse and multi-ethnic sample of community-dwelling adults 45-85 years of age. Comprehensive phenotyping was performed through interviews at participants’ homes and assessments at data collection sites. Frailty was quantified by the 47-item Frailty Index (FI) Examination, consisting of tests for age-related deficits in physical performance, body composition, cardiovascular and pulmonary physiology, cognitive and sensory function. After dividing our sample into training (80%) and test (20%) sets, we compared machine learning and linear regression models to predict the FI based on age, sex, comorbidities, and blood test results. We used the H2O AutoML platform (DAI 1.10.2) to iteratively determine the optimal model. Results: The cohort consisted of 30,097 adults with a mean age of 63±10 years and 51% females. The mean FI score was 0.28±0.08 (best-worst 0.07-0.70). The gradient-boosted machine learning model achieved an R 2 of 0.512 and a root mean squared error (RMSE) of 0.058 to regress FI scores, and an area under the curve of 0.766 to classify FI quintiles, selecting the following 10 variables in descending order of importance: age, chronic heart failure, hypertension, glycated hemoglobin, high-sensitivity C-reactive protein, high-density lipoprotein, red cell distribution width, vitamin D, female sex, and diabetes. The linear regression model achieved a similar R 2 and RMSE with all 62 input variables and a modest decline after selecting the top 10 input variables using a leaps-and-bounds algorithm. Conclusions: Frailty screening can be performed at scale for clinical or research purposes using common clinical and biochemical inputs. Our machine learning model predicted frailty with a manageable number of inputs and yielded pathophysiological insights about their relative importance.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».