Comparative Study and Analysis of Health Care System for Heart Patients: Formal Review
Notice bibliographique
Résumé
Nationwide in today's day to life the fundamental root causes of deaths and hospitalization is heart diseases which will put enormous economic burden on health care system and on the Human life. Prediction at early stage for this type of crucial diseases is one of the best results in morbidity which can be achieve by Clinical Data Analysis. The assessment of cardiovascular events relies on numerous risk factors. Central to effective cardiovascular disease prevention is risk evaluation. In medical systems, data mining and machine learning techniques play a crucial role in developing models to predict heart or cardiovascular disease. These techniques assist researchers in estimating the likelihood of heart disease in vulnerable patients and comparing various ML models. Researchers and practitioners have proposed multiple solutions at both data and algorithm levels over time. This study employs a formal literature review (FLR) approach to provide a comprehensive overview of existing literature and uncover challenges related to imbalanced data in heart disease predictions. Prior to writing, an extensive analysis was conducted using 100 reference papers from reputable journals published between 2017 and 2023. A thorough examination of 52 referenced papers was performed, considering factors such as heart disease type, algorithms, applications, and solutions across various scientific databases, including the Ryerson University Library and Archives (RULA) online system. The primary search databases accessed through RULA were PubMed Central, Springer, Elsevier, Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), IEEE Xplore, Web of Science, Hindawi, and Frontiers. The FLR study revealed that current approaches face several unresolved issues when handling heart disease datasets.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».