Machine Learning Clinical Decision Support for Interdisciplinary Multimodal Chronic Musculoskeletal Pain Treatment: Prospective Pilot Study of Patient Assessment and Prognostic Profile Validation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic musculoskeletal pain (CMP) impacts around 20% of people globally, resulting in patients living with pain, fatigue, restricted social and employment capacity, and reduced quality of life. Interdisciplinary multimodal pain treatment (IMPT) programs have been shown to provide positive and sustained outcomes where all other interventions have failed. IMPT programs combined with multidimensional machine learning predictive patient profiles aim to improve clinical decision support and personalized patient assessments, potentially leading to better treatment outcomes. Objective: We aimed to investigate integrating machine learning with IMPT programs and its potential contribution to clinical decision support and treatment outcomes for patients with CMP. Methods: This prospective pilot study used a machine learning prognostic patient profile of 7 outcome measures across 4 clinically relevant domains, including activity or disability, pain, fatigue, and quality of life. Prognostic profiles were created for new IMPT patients in the Netherlands in November 2023 (N=17). New summary indicators were developed, including defined categories for positive, negative, and mixed prognostic profiles; an accuracy indicator with high, medium, and low levels based on weighted true- or false-positive values; and an indicator for consistently positive or negative outcomes. The consolidated reporting guidelines checklist for prognostic machine learning modeling studies was completed to provide transparency of data quality, model development methodology, and validation. Results: The machine learning IMPT prognostic patient profiles demonstrated high accuracy and consistency in predicting patient outcomes. The profile, combined with extended new prognostic summary indicators, provided improved identification of patients with predicted positive, negative, and mixed outcomes, supporting more comprehensive assessment. Overall, 82.4% (14/17) of prognostic patient profiles were consistent with clinician assessments. Notably, clinician case notes indicated the stratified prognostic profiles were directly discussed with around half (8/17, 47.1%) of patients. Clinicians found the prognostic patient profiles helpful in 88.2% (15/17) of initial IMPT assessments to support shared clinician and patient decision-making and discussion of individualized treatment planning. Conclusions: Machine learning prognostic patient profiles showed promising contributions for IMPT clinical decision support and improving treatment outcomes for patients with CMP. Further research is needed to validate these findings in larger, more diverse populations.
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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 | 0,038 | 0,100 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».