Neural Networks Accurately Predict Precise Metrics of Hospital Resource Utilization for Total Hip Arthroplasty: A Retrospective Database Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Total hip and knee arthroplasties (THAs and TKAs) are some of the most common and successful surgeries. Predicting their duration of surgery (DOS) and length of stay (LOS) has massive implications for costs and resource management. The purpose of this study was to predict the DOS and LOS of THAs using machine learning models (MLMs) based on preoperative factors. Methods The American College of Surgeons (ACS) National Surgical and Quality Improvement (NSQIP) database was queried for elective unilateral THA procedures. Multiple MLMs were constructed to predict DOS and LOS. Models were evaluated according to mean squared error (MSE), buffer accuracy, and classification accuracy. To ensure useful predictions, the results of the models were compared to a mean regressor and previous MLM predictions for primary TKAs. Results 196,942 patients were included. The neural network had the best MSE, buffer and training accuracies for both DOS and LOS. For DOS testing, the neural network MSE was 0.916, with the 30-minute buffer and ≤120 min, >120 min accuracies being 75.4% and 88.5%. For LOS testing, the neural network MSE was 0.567, with the 1-day buffer and ≤2 days, >2 accuracies being 70.3% and 80.9%. Slightly reduced performance was found for THA compared to TKA for DOS and LOS (3 to 5%), with similar important features identified. Conclusion MLMs based on preoperative factors successfully predicted the DOS and LOS of elective unilateral THAs, with similar performance to TKA. Future work should include operational factors to apply these models to real world resource optimization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».