A classification system for identifying persons with an unknown cardiovascular disease (CVD) status for a multiracial/ ethnic Caribbean population
Notice bibliographique
Résumé
Background: The need for classification systems for cardiovascular disease (CVD) that is population-specific is important towards understanding the clinical disease and diagnostics associated with the disease. This paper presents the form and validation results of this classification system. Method: , and previous health status. Results: For each model, specific score ranges were identified, which gave the best classification for those with a prior CVD incident (higher scores) and for others labelled as non-CVD (lower scores). The two classification models (Logistic Regression Model and Discriminant Analysis Model) developed had high area under the receiver-operating characteristic (AUROC) values (98% & 99%) and sensitivity (86 and 90%), which improved discrimination between Non-CVD and CVD participants and, more importantly, correctly classified a greater proportion of CVD participants. New to this type of research was the estimation and detailed evaluation of a range of scores, labelled non-differentiating, which fell in the middle of the spectrum and which contained the higher-end scores for the non-CVD individuals and the lower-end scores for CVD patients, all of whom were incorrectly classified, based on their prior history. Conclusion: The classification system of scores is able to differentiate the CVD status of individuals, with good predictability, and could assist physicians with recommending different treatment plans. The two models in this classification system each individually outperformed the three established models in terms of the strength of their correct classifications of individuals with or without prior reported CVD incidents. More importantly, they have smaller non-differentiating ranges than the three known models and, in that range, the two new models have lower CVD/non-CVD ratios suggesting they are more likely to misclassify non-CVD individuals compared to CVD patients, which is a more benign misclassification. Further, when used in combination, the two models increased the sensitivity, in classifying individuals of different ethnicities, beyond that of either one used independently or of any of the three standard European/North American models. These efforts will be instrumental in advancing personalised CVD management strategies and improving health outcomes across diverse populations.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».