Development and prospective evaluation of a machine learning model to predict vomiting among pediatric cancer and hematopoietic cell transplant patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Objectives were to develop a machine learning (ML) model based on electronic health record (EHR) data to predict the risk of vomiting within a 96-hour window after admission to the pediatric oncology and hematopoietic cell transplant (HCT) services using retrospective data and to evaluate the model prospectively in a silent trial. PATIENTS AND METHODS: Admissions between 2018-06-02 to 2024-02-17 (retrospective) and 2024-05-09 to 2024-08-05 (prospective) to the oncology or HCT services were included. Data source was SEDAR, a curated and validated approach to deliver EHR data for ML. Prediction time was 08:30 the morning following admission. The outcome was any vomiting within 96 h following prediction time. We trained models using L2-regularized logistic regression, LightGBM and XGBoost. Training cohorts include the target cohort and all inpatient admissions. RESULTS: There were 7,408 admissions in the retrospective phase and 340 admissions in the prospective silent trial phase. The best-performing model in the retrospective phase was the LightGBM model trained on all inpatients. The number of features in the final model was 2,859. The area-under-the-receiver-operating-characteristic curve (AUROC) was 0.730 (95% confidence interval (CI) 0.694-0.765) for the retrospective phase and 0.716 (95% CI 0.649-0.784) for the prospective silent trial phase. CONCLUSIONS: We found that data in the EHR could be used to develop a retrospective ML model to predict vomiting among pediatric oncology and HCT inpatients. This model retained satisfactory performance in a prospective silent trial. Future plans will include deployment into clinical workflows and determining if the model improves vomiting control.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».