Risk Prediction of Emergency Department Visits in Patients With Lung Cancer Using Machine Learning: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with lung cancer are among the most frequent visitors to emergency departments due to cancer-related problems, and the prognosis for those who seek emergency care is dismal. Given that patients with lung cancer frequently visit health care facilities for treatment or follow-up, the ability to predict emergency department visits based on clinical information gleaned from their routine visits would enhance hospital resource utilization and patient outcomes. OBJECTIVE: This study proposed a machine learning-based prediction model to identify risk factors for emergency department visits by patients with lung cancer. METHODS: This was a retrospective observational study of patients with lung cancer diagnosed at Seoul National University Bundang Hospital, a tertiary general hospital in South Korea, between January 2010 and December 2017. The primary outcome was an emergency department visit within 30 days of an outpatient visit. This study developed a machine learning-based prediction model using a common data model. In addition, the importance of features that influenced the decision-making of the model output was analyzed to identify significant clinical factors. RESULTS: The model with the best performance demonstrated an area under the receiver operating characteristic curve of 0.73 in its ability to predict the attendance of patients with lung cancer in emergency departments. The frequency of recent visits to the emergency department and several laboratory test results that are typically collected during cancer treatment follow-up visits were revealed as influencing factors for the model output. CONCLUSIONS: This study developed a machine learning-based risk prediction model using a common data model and identified influencing factors for emergency department visits by patients with lung cancer. The predictive model contributes to the efficiency of resource utilization and health care service quality by facilitating the identification and early intervention of high-risk patients. This study demonstrated the possibility of collaborative research among different institutions using the common data model for precision medicine in lung cancer.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».