ICU Mortality Prediction Using XGBoost-based Scoring Systems: A Study from a Developing Country
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accurate mortality prediction in intensive care units (ICUs) is essential for enhancing patient outcomes and optimizing healthcare resource allocation. Traditional scoring systems, such as APACHE, APACHE II, and SAPS, have limitations in handling complex, high- -dimensional ICU data. In this study, multiple machine learning models were compared to establish an efficacious predictive model for mortality tailored explicitly to the Jordanian population and to explicate factors strongly associated with mortality. METHODS: This study was conducted as a single-center, retrospective cohort investigation, and the XGBoost machine learning algorithm was used to develop a novel ICU mortality prediction model. The model aimed to achieve superior prediction accuracy using a diverse set of readily available clinical data, including demographics, comorbidities, laboratory results, and medication groups. Model performance was evaluated against alternative machine learning algorithms, including logistic regression, conventionally employed in traditional scoring systems. RESULTS: Comparative analysis revealed that the XGBoost model performed better than other scoring systems, manifesting heightened accuracy (87.91%), sensitivity (92.88%), and Area Under the Receiver-Operating Characteristic Curve (AUC-ROC) Score/Curve (94.29%). Notably, the patient's length of hospital stays, albumin levels, and urea levels emerged as the most substantial predictors for ICU mortality, each exhibiting respective SHAP values of 0.5, 0.41, and 0.37. DISCUSSION: A locally adapted ICU mortality prediction model was developed, underscoring the pivotal role of predictors such as hospital stay duration, albumin, and urea levels in predicting patient outcomes. CONCLUSION: The heightened accuracy and sensitivity of the XGBoost model signify its potential as an invaluable tool in the critical task of mortality prediction within the Jordanian ICU context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».