РОЗРОБЛЕННЯ МОДЕЛІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ДИФЕРЕНЦІЙНОЇ ДІАГНОСТИКИ ТРАНЗИТОРНИХ ВТРАТ СВІДОМОСТІ СИНКОПАЛЬНОГО ТА НЕСИНКОПАЛЬНОГО ПОХОДЖЕННЯ У ДІТЕЙ
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Перенесений епізод транзиторної втрати свідомості (ТВС) у дитячому віці досі залишається складною діагностичною дилемою для цілого ряду клініцистів. Дослідження спрямовано на створення ефективної моделі машинного навчання для диференційної діагностики ТВС синкопального та несинкопального генезу, що забезпечить лікарям-педіатрам, дитячим кардіоревматологам і неврологам високу точність диференційної діагностики синкопальних і несинкопальних ТВС. Обстежено 140 пацієнтів із синкопе та 58 - із несинкопальними причинами ТВС віком 8-17 років. Для побудови моделі машинного навчання використовували алгоритм XGBoost. Про ефективність запропонованої моделі машинного навчання свідчили метрики точності, влучності, чутливості, fa-міри, специфічності, ROC AUC і PR AUC. Найінфор-мативнішими показниками моделі виявились Modified Calgary Syncope Seizure Score, швидкість ранкового підвищення систолічного артеріального тиску, серцевий індекс, ранкове підвищення діастолічного артеріального тиску, частота епізодів тахікардії упродовж 24-годинного моніторування за Холтером, нічне зниження діастролічного артеріального тиску, загальний периферичний опір судин, вік дитини, варіабельність добового діастолічного артеріального тиску, pNN50, співвідношення LF/HF, перцентильний розподіл відносно зростання, діастолічного артеріального тиску та індексу маси тіла. Отже, застосування описаної моделі машинного навчання дає змогу диференціювати синкопальні та несинкопальні ТВС у дітей та може використовуватися педіатрами, дитячими кардіоревматологами та неврологами як додатковий інструмент поряд із класичними діагностичними критеріями синкопе (вазовагальних синкопе, синкопе внаслідок ортостатичної гіпотензії та кардіогенних синкопе) і несинкопальних причин розвитку ТВС (епілепсії, первинного неспровокованого епілептичного нападу, психогенних псевдосинкопе, психогенних неепілептичних судом) на першому етапі діагностики.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle