A Machine Learning-derived Clinical Score Predicts Passive Ventilation 48 Hours After Initiation of Invasive Mechanical Ventilation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Neurostimulation of the diaphragm through an indwelling catheter placed in the internal jugular vein and stimulating the diaphragm via the bilateral phrenic nerves can help to ameliorate these negative effects of inactivity of the diaphragm during invasive mechanical ventilation (IMV). There is considerable interest in identifying which patients are at risk for ongoing passive ventilation without diaphragm activity. The objective of this study was to use a machine learning model to develop a clinical score that predicts risk of passive ventilation at 48 hours after initiation of IMV for patients with acute hypoxemic respiratory failure (AHRF). Methods: A database of patients who underwent IMV was retrospectively queried to identify subjects with recorded occluded inspiratory airway pressure (Pocc), a measure of passive versus spontaneous breathing during IMV. Passive ventilation at 48 hours was defined as Pocc = 0 at 24 and 48 hours; patients with Pocc < 0 at 24 or 48 hours were deemed to not be breathing passively. A k-folds cross-validated best subsets supervised machine learning approach was used to identify clinical covariates best predicting passive ventilation at 48 hours. These covariates were used to create a clinical score to predict passive ventilation at 48 hours; the performance of the clinical score was assessed with a leave-one-out cross validation (LOOCV) area under the curve (AUC) approach. All analyses were performed in Rstudio Statistical Software. Results: There were 1186 patients in the database. 539 patients had Pocc value < 0 at 24 hours or 48 hours, while 549 patients had Pocc value = 0 at 24 and 48 hours. The k-folds cross-validated best subsets supervised machine learning model identified baseline values of prone positioning status at baseline, positive end-expiratory pressure (PEEP) setting, airway occlusion pressure (P0.1), and fraction of inspiratory oxygen (FiO2) as the covariates that predicted passive ventilation status at 48 hours after initiation of IMV. A clinical prediction score including these four covariates had an AUC of 0.836 for predicting the outcome of passive ventilation at 48 hours after initiation of IMV. Conclusion: In patients with AHRF undergoing IMV, a machine learning model identified baseline prone positioning, PEEP, P0.1, and FiO2 as best able to predict passive ventilation at 48 hours after initiation of IMV. A clinical prediction score using these 4 variables had AUC of 0.832 for predicting the outcome of interest. This prediction score may help identify which patients might benefit from diaphragmatic neurostimulation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».