Machine Learning Prediction Model of Waitlist Outcomes in Patients with Primary Sclerosing Cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Liver transplantation is essential for many people with primary sclerosing cholangitis (PSC). People with PSC are less likely to receive a deceased donor liver transplant compared with other causes of chronic liver disease. This disparity may stem from the inaccuracy of the model for end-stage liver disease (MELD) in predicting waitlist mortality or dropout for PSC. The broad applicability of MELD across many causes comes at the expense of accuracy in prediction for certain causes that involve unique comorbidities. We aimed to develop a model that could more accurately predict dynamic changes in waitlist outcomes among patients with PSC while including complex clinical variables. Methods: We developed 3 machine learning architectures using data from 4666 patients with PSC in the Scientific Registry of Transplant Recipients (SRTR) and tested our models on our institutional data set of 144 patients at the University Health Network (UHN). We evaluated their time-dependent concordance index (C-index) for mortality prediction and compared it against MELD-sodium and MELD 3.0. Results: Random survival forest (RSF), a decision tree-based survival model, outperformed MELD-sodium and MELD 3.0 in both the SRTR and the UHN test data set using the same bloodwork variables and readily available demographic data. It achieved a C-index of 0.868 (SD 0.020) and 0.771 (SD 0.085) on the SRTR and UHN test data, respectively. Training a separate RSF model using the UHN data with PSC-specific achieved a C-index of 0.91. In addition to high MELD score, increased white blood cells, time on the waiting list, platelet count, presence of Autoimmune hepatitis-PSC overlap, aspartate aminotransferase, female sex, age, history of stricture dilation, and extremes of body weight were the top-ranked features predictive of the outcomes. Conclusions: Our RSF model offers more accurate waitlist outcome prediction in PSC. The significant performance improvement with the inclusion of PSC-specific variables highlights the importance of disease-specific variables for predicting trajectories of clinically distinct presentations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».