A157 PREDICTING SURVIVAL TIME FOR BOWEL RESECTION IN INDIVIDUAL CROHN DISEASE PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pediatric onset Crohn disease (pCD) tends to be more complicated with a higher likelihood of requiring intestinal resection surgery. Currently there are no predictive tools for surgery in pCD; risk scores and relative survival analysis are available, but these cannot accurately calculate the probability of surgery in children with CD at an individual level. Aims This study aims to apply machine learning to create an individual survival time distributions (ISD) tool for accurate prediction of bowel resection over time in a novel pCD patient. Methods A prospectively-followed cohort of pCD patients (n= 934) was collected through the Canadian Children Inflammatory Bowel Disease Network (CIDsCaNN) inception cohort (2013-2021). 58 of the 934 pCD patients underwent surgery, while the remaining 876 either did not require surgery by the study’s end, transitioned to adult care, or were lost to follow-up. Surgeries included bowel resections for stricturing or penetrating disease. Clinical, laboratory, and treatment data were compiled into three datasets: baseline, induction (baseline + 10 weeks follow-up data), and longitudinal (baseline + 3 equally spaced follow-up visits with all treatment data). To develop the ISD predictor, we built a learning algorithm that includes maximum relevance minimum redundancy (mRMR) feature selection, Cox Proportional Hazards, and Random Survival Forest models. To estimate the quality of the ISD predictor, measured by the Integrated Brier Score (IBS) and Concordance Index (C-Index), we used k-fold (external) cross validation. Results Our resulted ISD predictors, two trained Cox Proportional Hazards models and one Random Survival Forest model, had IBS scores < 0.1 and C-Index scores > 0.83. These results indicate that our models provide a reliable ranking of survival times based on the individual probability for surgery. The results also showed that the features that are most informative for prediction of surgery were stricturing behavior, penetrating behavior, and distal bowel involvement. Conclusions This study suggests that it is possible to produce an ISD predictor capable of forecasting bowel resection over future times in a novel pCD patient. This novel approach can build tools to improve both the choice and timing of therapy. Funding Agencies CIHRWomen and Children’s Health Research Institute
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».