Prediction of subsequent fragility fractures: application of machine learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Machine learning (ML) has shown exceptional promise in various domains of medical research. However, its application in predicting subsequent fragility fractures is still largely unknown. In this study, we aim to evaluate the predictive power of different ML algorithms in this area and identify key features associated with the risk of subsequent fragility fractures in osteoporotic patients. METHODS: We retrospectively analyzed data from patients presented with fragility fractures at our Fracture Liaison Service, categorizing them into index fragility fracture (n = 905) and subsequent fragility fracture groups (n = 195). We independently trained ML models using 27 features for both male and female cohorts. The algorithms tested include Random Forest, XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, LightGBM, AdaBoost, Multi-Layer Perceptron, and Support Vector Machine. Model performance was evaluated through 10-fold cross-validation. RESULTS: The CatBoost model outperformed other models, achieving 87% accuracy and an AUC of 0.951 for females, and 93.4% accuracy with an AUC of 0.990 for males. The most significant predictors for females included age, serum C-reactive protein (CRP), 25(OH)D, creatinine, blood urea nitrogen (BUN), parathyroid hormone (PTH), femoral neck Z-score, menopause age, number of pregnancies, phosphorus, calcium, and body mass index (BMI); for males, the predictors were serum CRP, femoral neck T-score, PTH, hip T-score, BMI, BUN, creatinine, alkaline phosphatase, and spinal Z-score. CONCLUSION: ML models, especially CatBoost, offer a valuable approach for predicting subsequent fragility fractures in osteoporotic patients. These models hold the potential to enhance clinical decision-making by supporting the development of personalized preventative strategies.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».