Clinical phenotypes among patients with normal cardiac perfusion using unsupervised learning: a retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myocardial perfusion imaging (MPI) is one of the most common cardiac scans and is used for diagnosis of coronary artery disease and assessment of cardiovascular risk. However, the large majority of MPI patients have normal results. We evaluated whether unsupervised machine learning could identify unique phenotypes among patients with normal scans and whether those phenotypes were associated with risk of death or myocardial infarction. METHODS: Patients from a large international multicenter MPI registry (10 sites) with normal perfusion by expert visual interpretation were included in this cohort analysis. The training population included 9849 patients, and external testing population 12,528 patients. Unsupervised cluster analysis was performed, with separate training and external testing cohorts, to identify clusters, with four distinct phenotypes. We evaluated the clinical and imaging features of clusters and their associations with death or myocardial infarction. FINDINGS: Patients in Clusters 1 and 2 almost exclusively underwent exercise stress, while patients in Clusters 3 and 4 mostly required pharmacologic stress. In external testing, the risk for Cluster 4 patients (20.2% of population, unadjusted hazard ratio [HR] 6.17, 95% confidence interval [CI] 4.64-8.20) was higher than the risk associated with pharmacologic stress (HR 3.03, 95% CI 2.53-3.63), or previous myocardial infarction (HR 1.82, 95% CI 1.40-2.36). INTERPRETATION: Unsupervised learning identified four distinct phenotypes of patients with normal perfusion scans, with a significant proportion of patients at very high risk of myocardial infarction or death. Our results suggest a potential role for patient phenotyping to improve risk stratification of patients with normal imaging results. FUNDING: This work was supported by the National Heart, Lung, and Blood Institute at the National Institutes of Health [R35HL161195 to PS]. The REFINE SPECT database was supported by the National Heart, Lung, and Blood Institute at the National Institutes of Health [R01HL089765 to PS]. MCW was supported by the British Heart Foundation [FS/ICRF/20/26002].
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».