393: MACHINE LEARNING MODELS FOR PREDICTING MORTALITY IN SEPSIS: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Vitamin D deficiency is common in critically ill patients and associated with worse outcomes. High-dose vitamin D3 supplementation trials have failed to show benefits, but some potential beneficial subgroups have been identified in prior studies. This study aims to predict metabolomic sub-phenotypes in critically ill patients with vitamin D deficiency by machine learning classifier models with reduced metabolite data. Methods: As a post-hoc analysis of the VITdAL-ICU trial [the Correction of Vitamin D Deficiency in Critically Ill Patients], we analyzed 659 metabolites from 453 patients at randomization. We applied the random forest classifier model and gradient boost classifier model to predict prior-identified four metabolomic sub-phenotypes in the divided training data. Secondly, we performed additional models with decreased metabolites as predictors based on their importance. Finally, we evaluated the predictivity of the models with fewer metabolites in the separate test data. Results: In the primary analysis, classifier models demonstrated high accuracy in the train set [the random forest model: 81% (95% CI, 0.73–0.87), the gradient boost model: 80% (95% CI, 0.73–0.86)]. We identified seven high-yield metabolites; 2-methylbutyroylcarnitine (C5), S-adenosylhomocysteine, hexadecanedioate (C16), 1-lignoceroyl-GPC (24:0), biliverdin, trigonelline (N’-methylnicotinate), and methyl indole-3-acetate. As evaluation with the test dataset, classifier models with 7 metabolites held high predictivity [the random forest model: AUC of 0.91 (95% CI, 0.85–0.95); the gradient boost model: AUC of 0.88 (95% CI, 0.80–0.95)]. Finally, the treatment interaction was significant with assigned phenotype D with vitamin D supplementation regarding 180-day mortality in the random forest model(p = 0.02). Conclusions: Metabolic sub-phenotypes in critical illness with vitamin D deficiency can be accurately classified by machine learning models based on high-yield metabolites. Further validation studies will be required to generalize our findings to critically ill populations.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».