Early prediction of pediatric asthma in the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) birth cohort using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification of children at risk of asthma can have significant clinical implications for effective intervention and treatment. This study aims to disentangle the relative timing and importance of early markers of asthma. METHODS: Using the CHILD Cohort Study, 132 variables measured in 1754 multi-ethnic children were included in the analysis for asthma prediction. Data up to 4 years of age was used in multiple machine learning models to predict physician-diagnosed asthma at age 5 years. Both predictive performance and variable importance was assessed in these models. RESULTS: Early-life data (≤1 year) has limited predictive ability for physician-diagnosed asthma at age 5 years (area under the precision-recall curve (AUPRC) < 0.35). The earliest reliable prediction of asthma is achieved at age 3 years, (area under the receiver-operator curve (AUROC) > 0.90) and (AUPRC > 0.80). Maternal asthma, antibiotic exposure, and lower respiratory tract infections remained highly predictive throughout childhood. Wheezing status and atopy are the most important predictors of early childhood asthma from among the factors included in this study. CONCLUSIONS: Childhood asthma is predictable from non-biological measurements from the age of 3 years, primarily using parental asthma and patient history of wheezing, atopy, antibiotic exposure, and lower respiratory tract infections. IMPACT: Machine learning models can predict physician-diagnosed asthma in early childhood (AUROC > 0.90 and AUPRC > 0.80) using ≥3 years of non-biological and non-genetic information, whereas prediction with the same patient information available before 1 year of age is challenging. Wheezing, atopy, antibiotic exposure, lower respiratory tract infections, and the child's mother having asthma were the strongest early markers of 5-year asthma diagnosis, suggesting an opportunity for earlier diagnosis and intervention and focused assessment of patients at risk for asthma, with an evolving risk stratification over time.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».