Leveraging patients’ longitudinal data to improve the Hospital One-year Mortality Risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Predicting medium-term survival after admission is necessary for identifying end-of-life patients who may benefit from goals of care (GOC) discussions. Considering that several patients have multiple hospital admissions, this study leverages patients’ longitudinal data and information collected routinely at admission to predict the Hospital One-year Mortality Risk. Methods We propose an Ensemble Long Short-term Memory neural network (ELSTM) to predict one-year mortality using patients’ longitudinal records. The model was evaluated: (i) with only predictors reported upon admission (AdmDemo); and (ii) also with diagnoses available later during patients’ stay (AdmDemoDx). Using records of 123,646 patients with 250,812 hospitalizations from 2011-2021, our dataset was split into a learning set (2011-2017) to compare models with and without longitudinal information using nested cross-validation, and a holdout set (2017-2021) to assess clinical utility towards GOC discussions. Results The ELSTM achieved a significant increase in predictive performance using longitudinal information ( p -value < 0.05) for both the AdmDemo and AdmDemoDx predictors. For randomly selected hospitalizations in the holdout set, the ELSTM showed: (i) AUROCs of 0.83 (AdmDemo) and 0.87 (AdmDemoDx); and (ii) superior decision-making properties, notably with an increase in precision from 0.25 for the standard process to 0.28 (AdmDemo) and 0.36 (AdmDemoDx). Feature importance analysis confirmed that the utility of the longitudinal information increases with the number of patient hospitalizations. Conclusion Integrating patients’ longitudinal data provides better insights into the severity of illness and the overall patient condition, in particular when limited information is available during their stay.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».