Post-COVID-19 Condition Prediction in Hospitalised Cancer Patients: A Machine Learning-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has led to widespread long-term complications, known as post-COVID conditions (PCC), particularly affecting vulnerable populations such as cancer patients. This study aims to predict the incidence of PCC in hospitalised cancer patients using the data from a longitudinal cohort study conducted in four major university hospitals in Moscow, Russia. METHODS: Clinical data have been collected during the acute phase and follow-ups at 6 and 12 months post-discharge. A total of 49 clinical features were evaluated, and machine learning classifiers including logistic regression, random forest, support vector machine (SVM), k-nearest neighbours (KNN), and neural network were applied to predict PCC. RESULTS: Model performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, and specificity. KNN demonstrated the highest predictive performance, with an AUC of 0.80, sensitivity of 0.73, and specificity of 0.69. Severe COVID-19 and pre-existing comorbidities were significant predictors of PCC. CONCLUSIONS: Machine learning models, particularly KNN, showed some promise in predicting PCC in cancer patients, offering the potential for early intervention and personalised care. These findings emphasise the importance of long-term monitoring for cancer patients recovering from COVID-19 to mitigate PCC impact.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».