Identification of clinically relevant patient endotypes in traumatic brain injury using latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a complex condition where heterogeneity impedes the advancement of care. Understanding the diverse presentations of TBI is crucial for personalized medicine. Our study aimed to identify clinically relevant patient endotypes in TBI using latent class analysis based on comorbidity data. We used the Medical Information Mart for Intensive Care III database, which includes 2,629 adult TBI patients. We identified five stable endotypes characterized by specific comorbidity profiles: Heart Failure and Arrhythmia, Healthy, Renal Failure with Hypertension, Alcohol Abuse, and Hypertension. Each endotype had distinct clinical characteristics and outcomes: The Heart Failure and Arrhythmia endotype had lower survival rates than the Renal Failure with Hypertension despite featuring fewer comorbidities overall. Patients in the Hypertension endotype had higher rates of neurosurgical intervention but shorter stays in contrast to the Alcohol Abuse endotype which had lower rates of neurosurgical intervention but significantly longer hospital stays. Both endotypes had high overall survival rates comparable to the Healthy endotype. Logistic regression models showed that endotypes improved the predictability of survival compared to individual comorbidities alone. This study validates clinical endotypes as an approach to addressing heterogeneity in TBI and demonstrates the potential of this methodology in other complex conditions.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».