Prediction of Antibiotic Resistance in Patients With a Urinary Tract Infection: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The early prediction of antibiotic resistance in patients with a urinary tract infection (UTI) is important to guide appropriate antibiotic therapy selection. OBJECTIVE: In this study, we aimed to predict antibiotic resistance in patients with a UTI. Additionally, we aimed to interpret the machine learning models we developed. METHODS: The electronic medical records of patients who were admitted to Yongin Severance Hospital, South Korea were used. A total of 71 features extracted from patients' admission, diagnosis, prescription, and microbiology records were used for classification. UTI pathogens were classified as either sensitive or resistant to cephalosporin, piperacillin-tazobactam (TZP), carbapenem, trimethoprim-sulfamethoxazole (TMP-SMX), and fluoroquinolone. To analyze how each variable contributed to the machine learning model's predictions of antibiotic resistance, we used the Shapley Additive Explanations method. Finally, a prototype machine learning-based clinical decision support system was proposed to provide clinicians the resistance probabilities for each antibiotic. RESULTS: The data set included 3535, 737, 708, 1582, and 1365 samples for cephalosporin, TZP, TMP-SMX, fluoroquinolone, and carbapenem resistance prediction models, respectively. The area under the receiver operating characteristic curve values of the random forest models were 0.777 (95% CI 0.775-0.779), 0.864 (95% CI 0.862-0.867), 0.877 (95% CI 0.874-0.880), 0.881 (95% CI 0.879-0.882), and 0.884 (95% CI 0.884-0.885) in the training set and 0.638 (95% CI 0.635-0.642), 0.630 (95% CI 0.626-0.634), 0.665 (95% CI 0.659-0.671), 0.670 (95% CI 0.666-0.673), and 0.721 (95% CI 0.718-0.724) in the test set for predicting resistance to cephalosporin, TZP, carbapenem, TMP-SMX, and fluoroquinolone, respectively. The number of previous visits, first culture after admission, chronic lower respiratory diseases, administration of drugs before infection, and exposure time to these drugs were found to be important variables for predicting antibiotic resistance. CONCLUSIONS: The study results demonstrated the potential of machine learning to predict antibiotic resistance in patients with a UTI. Machine learning can assist clinicians in making decisions regarding the selection of appropriate antibiotic therapy in patients with a UTI.
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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 | 0,000 | 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 ».