Abstract 4146712: Prediction of Thrombosis in Coronary Artery Aneurysms Following Kawasaki Disease Using a Deep Learning Survival Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prediction of thrombosis of coronary artery (CA) aneurysms in children with Kawasaki disease (KD) is challenging both because risk is determined by the interplay of complex anatomical, physiological and pharmacological factors and because of the rarity of events. Methods: We used data from 483 patients with at least one giant CA aneurysm (z>10) and enrolled in the International Kawasaki Disease Registry to train and evaluate the performance of a deep learning survival (DeepSurv) algorithm predicting CA thrombosis over time. Outcomes were predicted separately for each CA branch. Each patient’s total follow-up duration was divided into epochs; new epochs were created with any new echocardiogram, change in thromboprophylaxis (either antiplatelet or anticoagulation) or outcome. Data (absolute aneurysm size, z-score and architecture) from the most recent echocardiogram were used at the start of each new epoch. Censoring was done on the last day of the epoch or date of last follow-up for the last epoch. Three-fold cross-validation was used to estimate model performance. SHAP analysis was used to calculate variable importance. Results: Average duration of follow-up was 4.2 years per patient; 87 (18%) patients had thrombosis during the follow-up period. The prediction model for thrombosis identified a high-risk group of epochs (28%). The high-risk epochs had a substantially greater incidence rate (5.1; 95%CI: 3.8-6.7) vs. 0.5 (95%CI: 0.4-0.7) events/100 patient-years, p<0.001) and rate ratio (9.8; 95%CI: 6.3-15.4, p<0.001). SHAP analysis identified critical features in predicting thrombosis, including larger aneurysm size, irregular aneurysm shape, recent change in thromboprophylaxis and, for those events diagnosed in the acute phase of the disease, immunosuppression and degree of inflammation. Events missed by the prediction algorithm were most often associated with rapid changes in CA aneurysm size during the acute phase of KD. Conclusion: A deep learning survival approach can be used to combine multiple dimensions of risk into a comprehensive, time-dependent, prediction model for thrombosis. This model identified a group of situations for which patients may be at substantially higher risk of developing a clot and where enhanced thromboprophylaxis should be considered. Particular attention should be paid to patients with large, irregular aneurysms, especially in hyperinflammatory contexts and when changing thromboprophylaxis regimen.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».