Predicting emergency department use and unplanned hospitalization in patients with head and neck cancer: Development and validation of a machine learning algorithm.
Notice bibliographique
Résumé
6021 Background: We recently demonstrated that patient reported symptom burden is strongly associated with emergency department use and unplanned hospitalization (ED/Hosp) in head and neck cancer (Noel et. al 2021 J. Clin Oncol - DOI: 10.1200/JCO.20.01845). We hypothesized that symptom scores could be used to build a tool that would accurately risk stratify patients. Methods: This was a population-based study of patients diagnosed with head and neck cancer between 2007 and 2018. All outpatient clinical encounters were identified. Edmonton Symptom Assessment Scores (ESAS) and clinical and demographic factors were abstracted. Training and test cohorts were randomly generated in a 4:1 ratio. Various machine learning algorithms were explored including: (1) logistic regression, (2) random forest, (3) gradient boosting machines (4) k-nearest neighbors and an (5) artificial neural network. Our main outcome was any 14-day ED/Hosp event following symptom assessment. The performance of each risk model was assessed on the test cohort using the area under the receiver operator characteristic (AUROC) curve and calibration plots. Shapley values were used to identify the variables with greatest contribution to the model. Results: The training cohort consisted of 9,409 patients undergoing 59,089 symptom assessments (80%). The remaining 2,352 patients and 14,193 symptom assessments were set aside as the test cohort (20%). Several models had high predictive accuracy, particularly the gradient boosting machine algorithm (validation AUROC 0.80 [95%CI 0.78-0.81]). A Youden-based cut-off corresponded to a validation sensitivity of 0.77 and specificity of 0.66. A second model built only with symptom severity data had an AUROC of 0.72 [95%CI 0.70-0.74]. Conclusions: Machine learning approaches can be used to predict ED/Hosp in head and neck cancer patients. This tool can risk stratify patients and may help direct targeted intervention.
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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 | 0,018 |
| 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 ».