Utilizing Topological Clustering on a Traumatic Brain Injury Cohort: The Association of Neighborhood Socioeconomic Deprivation Profiles with Injury Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a significant contributor to global injury burden and a leading cause of injury mortality. While there is an established correlation between neighborhood socioeconomic deprivation and injury incidence, there is conflicting evidence of an association between neighborhood deprivation and injury mortality. We studied the association between neighborhood deprivation and key individual-level covariates with mortality in a provincial cohort of TBI patients. The primary study objective was to segment the population and explore differences in neighborhood deprivation among TBI patient clusters. A secondary objective was to determine the extent to which patient clusters were associated with injury mortality. TBI patients from 2014-2020 were sourced from the provincial trauma registry. Features included key individual-level factors as well as linked neighborhood deprivation. Topological Data Analysis (TDA) was used to identify the complex interactions between features, with respect to the underlying shape of the dataset, to generate TBI patient clusters to predict mortality. Cluster boundaries were defined using Louvain community detection. Differences between features were tested across clusters. There were 1922 patients included in the analysis. TDA was conducted using the Mapper algorithm with L2-norm projection and Isolation Forest as a 2-dimensional lens. Four distinct clusters were identified which showed differences across all features, indicating that this segmentation method effectively distinguished between patients with varying levels of neighborhood deprivation and mortality risks.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».