Application of machine learning algorithms to recipient-related data for the prediction of short-term survival following liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Current prediction of short-term survival after liver transplantation (LT) primarily relies on linear clinical scores such as the MELD, Donor-MELD, or Balance-of-Risk score. However, these model scores often provide limited predictive accuracy and depend on donor-related parameters that are only available shortly before transplantation, limiting their use for early risk stratification on the waiting list. The aim of this study was to develop and evaluate a recipient-based machine learning (ML) model to predict short-term post-transplant survival, using only variables available before organ allocation. Materials and Methods: Clinical data from 1260 LT recipients were used to train and validate models. Various algorithms were evaluated, including Random Forest, XGBoost, SVMs, and a Neural Network. Model discrimination was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curves and various evaluation metrics. SHAP (Shapley Additive Explanations) was used to evaluate the relative importance of each variable based on its respective Shapley value. Results: The final Random Forest model, developed using a subset of clinically relevant parameters selected from the metadata and SHAP analysis, demonstrated excellent predictive performance for 1-year post-transplant survival, achieving an AUC of 0.88. Among the top predictors, hemoglobin emerged as a strong positive factor for survival, while elevated C-reactive protein was associated with a significantly reduced likelihood of predicted survival. Additional key variables included leukocyte count, international normalized ratio, and serum creatinine—each negatively associated with survival. Bilirubin (both direct and total) and serum sodium contributed moderately to the model’s prediction, while iron and albumin had minor yet still relevant impacts. In contrast, demographic and static recipient characteristics such as age, sex, and body size showed minimal individual predictive value. Conclusion: This study demonstrates that advanced machine learning approaches based solely on recipient data can improve the prediction of postoperative survival in LT recipients. These findings highlight the potential of data-driven models to support early risk stratification, patient prioritization, and clinical decision-making in LT programs. Publication History Article published online: 04 September 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».