Machine-Learning Derived Relationships Between Sleep Variables and Mortality in Patients With Heart Failure and Cheyne-Stokes Respiration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF) patients, Cheyne-Stokes respiration (CSR) cycle length (CL) and lung-to-finger-circulation-time (LFCT) are directly related to circulation time and inversely proportional to cardiac output. It is therefore possible that CSR characteristics and LFCT may be related to mortality risk in patients with HFrEF. We hypothesized, in patients with CSR from the ADVENT-HF trial, that since longer CSR CL and LFCT indicate worse cardiac function, longer CSR cycling characteristics and LFCT are associated with higher mortality. Methods: In 195 patients with HFrEF (of whom 59 died over a maximum follow-up of 5 years), from 20 CSR cycles (10 in each of the first and last half of the night), we averaged CSR CL from the beginning of 1 apnea to the start of the next as well as apnea length (AL), hyperpnea length (HL), LFCT, respiratory rate, arterial oxygen saturation (SaO2), time to peak tidal volume (TPTV) during hyperpnea, and AHI (Figure 1). Clinical variables entered included sex, age, BMI, left ventricular ejection fraction (LVEF), atrial fibrillation, myocardial infarction, moderate-to-severe mitral regurgitation, New York Heart Association class, and peak-flow-adaptive-servo-ventilation treatment. A random forest feature selection technique was employed. The algorithm then built multiple decision trees, each considering different combinations of variables to predict mortality. The importance of a feature is determined by how much the mortality predictions worsen when the values of a feature are randomly mixed. A score above 0.05 indicates importance. Subsequently, we selected the most influential one-third of the features. We developed various classifiers using two distinct datasets: one based solely on sleep-related features and the other incorporating a broader range of variables, including demographic, cardiac, and sleep-related factors. The models were tested on 20% of unseen data for evaluation. Results: The most significant predictors of mortality, when using only sleep-related variables, included the average minimum (SaO2) (0.10), CL (0.09), LFCT (0.08), and AHI (0.07), resulting in a prediction accuracy of 71.8%. When incorporating cardiac and demographic variables, key predictors included TPTV (0.11), CL (0.10), LVEF (0.09), LFCT (0.09), age (0.09), and the average maximum SaO2 (0.08), leading to an improved prediction accuracy of 79.5%. Conclusion: These findings suggest that besides age and LVEF, CSR features related to cardiac output are significant predictors of mortality in HF patients with CSR. Our results underscore the potential significance of detailed polysomnographic analyses to assist in mortality risk stratification in this population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».