Sina Score as a New Machine Learning-Derived Online Prediction Model of Mortality for Cirrhotic Patients Awaiting Liver Transplantation: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cirrhosis is responsible for a large proportion of mortality worldwide. Despite having multiple scoring systems, organ allocation for end-stage liver disease remains a major problem. Since anthropometric indices play important roles in predicting the prognosis of patients with cirrhosis, these variables were used in establishment of a novel scoring system. Methods: In order to evaluate a machine learning approach for predicting the probability of three-month mortality in cirrhotic patients awaiting liver transplantation, the clinical and anthropometric information of 64 patients referred to Abu-Ali-Sina Transplantation Center were collected and followed for three months. A LASSO logistic regression model was used to devise and validate a new machine learning approach and compare it to the Model for End-Stage Liver Disease (MELD) regarding the three-month mortality of cirrhotic patients. Hand grip, skeletal muscle mass index, average mean arterial pressure, serum sodium, and total bilirubin were assessed with this new machine learning approach to predict the prognosis of patients with cirrhosis, which we named the Sina score. Results: Sixty-four patients were enrolled, with a mean age of 46.50 ± 12.871 years. Like the MELD score, the Sina score is a precise prognostic tool for predicting the three-month mortality probability in cirrhotic patients [area under the curve (AUC) = 0.753 and p = 0.005 vs. AUC = 0.607 and p = 0.238]. Our machine learning approach, the Sina score, was shown to be a precise prognostic tool, like the MELD, for the prediction of the three-month mortality probability of cirrhotic patients awaiting liver transplantation. Conclusions: The Sina score, given that its level of precision is on par with the MELD, can be recommended for the prediction of three-month mortality in cirrhotic patients awaiting liver transplantation.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».