Machine learning models predicting risk of revision or secondary knee injury after anterior cruciate ligament reconstruction demonstrate variable discriminatory and accuracy performance: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To summarize the statistical performance of machine learning in predicting revision, secondary knee injury, or reoperations following anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR), and to provide a general overview of the statistical performance of these models. METHODS: Three online databases (PubMed, MEDLINE, EMBASE) were searched from database inception to February 6, 2024, to identify literature on the use of machine learning to predict revision, secondary knee injury (e.g. anterior cruciate ligament (ACL) or meniscus), or reoperation in ACLR. The authors adhered to the PRISMA and R-AMSTAR guidelines as well as the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Demographic data and machine learning specifics were recorded. Model performance was recorded using discrimination, area under the curve (AUC), concordance, calibration, and Brier score. Factors deemed predictive for revision, secondary injury or reoperation were also extracted. The MINORS criteria were used for methodological quality assessment. RESULTS: Nine studies comprising 125,427 patients with a mean follow-up of 5.82 (0.08-12.3) years were included in this review. Two of nine (22.2%) studies served as external validation analyses. Five (55.6%) studies reported on mean AUC (strongest model range 0.77-0.997). Four (44.4%) studies reported mean concordance (strongest model range: 0.67-0.713). Two studies reported on Brier score, calibration intercept, and calibration slope, with values ranging from 0.10 to 0.18, 0.0051-0.006, and 0.96-0.97 amongst highest performing models, respectively. Four studies reported calibration error, with all four studies demonstrating significant miscalibration at either two or five-year follow-ups amongst 10 of 14 models assessed. CONCLUSION: Machine learning models designed to predict the risk of revision or secondary knee injury demonstrate variable discriminatory performance when evaluated with AUC or concordance metrics. Furthermore, there is variable calibration, with several models demonstrating evidence of miscalibration at two or five-year marks. The lack of external validation of existing models limits the generalizability of these findings. Future research should focus on validating current models in addition to developing new multimodal neural networks to improve accuracy and reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».