Predicting Treatment Outcomes in Patients With Psoriatic Arthritis or Axial Spondyloarthritis: An Artificial Intelligence–Driven Approach
Notice bibliographique
Résumé
Objective To develop machine learning (ML) models to predict the probability at baseline of achieving low disease activity (LDA) and high health-related quality of life (HRQOL) in patients with psoriatic arthritis (PsA) or axial spondyloarthritis (axSpA) treated with secukinumab (SEC). Methods AQUILA is an ongoing multicenter, prospective, noninterventional study assessing the effectiveness and safety of SEC in patients with active PsA or axSpA in Germany. Data from 1961 participants were used to develop ML models for predicting treatment outcomes. We investigated baseline prediction of achieving LDA and high HRQOL at week 16 using binary ML algorithms, identifying main predictors for LDA and high HRQOL and their direction of influence. In addition, explainable artificial intelligence (XAI) estimated the importance and impact of each predictor based on how it affected the change in individual patient predictions. Results In PsA, the main LDA predictors were patient global assessment, physician global assessment, pretreatment with biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs), tender joint count (TJC), and age; high HRQOL predictors were PsA Impact of Disease, Beck Depression Inventory (BDI), height, TJC, and BMI (kg/m 2 ). In axSpA, the main LDA predictors were Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), pretreatment with bDMARDs, C-reactive protein, Assessment of SpondyloArthritis international Society Health Index (ASAS HI), and height; high HRQOL predictors were ASAS HI, BDI, BMI, height, and age. Conclusion XAI provides significant value by enabling explanations of individual patient predictions and their visualizations. This modeling approach may help in the development of a clinical decision support system for patient management.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».