Abstract 15435: Evaluating Sex-Disparities in Machine Learning Decision Support Tools for Acute Coronary Syndrome Classification in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Women are less likely than men to be promptly diagnosed with acute coronary syndrome (ACS) and have worse post-ACS outcomes. These diagnostic failures are partially due to ACS findings on surface ECG manifesting differently in women, which may result in unnecessary delays in treatment. To narrow health disparities, we aim to investigate the sex-specific signatures of ACS as they appear on ECGs. Methods: This was a prospective observational cohort study of chest-pain patients evaluated for suspected ACS at 3 UPMC-affiliated tertiary care hospitals. After featurization, all ECG data were separately fed into 7 machine learning classifiers to predict ACS. We examined the results by sex. We also investigated two other methods: (1) building two independent models based respectively on the female and male subgroups and (2) building a model based on the initial total sample supplemented by the patients’ sex. We used Shapley values to explain the decision-making criteria of the models. We report the results for random forest, the best performing classifier. Results: Our sample consisted of 4132 patients (Age 59 ± 16; 47% female; 15% ACS). Machine learning models continue to disproportionately underperform in females across all classifiers evaluated. The sensitivity, specificity and false negative rate in the global model blinded to sex were 82.89%, 76.22% and 17.11% for men, and 67.39%, 74.16% and 32.61% for women (p<0.0001). This statistically significant gap could not be alleviated by building sex-specific models or feeding sex to the input of the model. Indeed, the rate of false negatives in sex-specific models and global models with sex as input were 14.67% and 18.42% for men, and 34.04% and 32.61% for women (p<0.0001). The explainability analysis of the sex-specific models revealed that STT configuration in lateral leads is most informative in women, whereas STT configuration in all leads and particularly in anterolateral leads most informative in men. Conclusions: Machine learning models display crucial sex differences in the ACS signatures on the ECG that consistently put women in a detrimental situation. The alternative methods investigated here are not adequate solutions for this disparity. Thus, further investigations should be conducted.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».