Machine learning-based predictive model for atrial arrhythmia following transcatheter atrial septal defect closure
Notice bibliographique
Résumé
Atrial septal defects (ASDs) are frequently closed percutaneously. Despite successful closure, many patients still develop atrial arrhythmias. There is inconsistent data on the risk factors associated with these atrial arrhythmias. As such, we aimed to develop a machine learning (ML) model predicting atrial arrhythmias following transcatheter ASD closure in adolescents and adults. Patients with secundum-type ASDs undergoing transcatheter closure between 2008-2024 at a single center were retrospectively analyzed. Patients with prior atrial arrhythmias were excluded. A deep neural network, adapted via transfer learning from a large external ECG dataset, was used to extract predictive features from preprocedural 12-lead ECGs. These features were combined with clinical, demographic, biochemical and hemodynamic variables in ensemble survival models. Model performance was assessed using the integrated Brier scores and the area under the receiver operating curve (AUC). A total of 148 adult patients (median 44.4 years [30.6–57.8], 105 females [70.9%]) were eligible for included. There were a total of 1055 person-years of follow-up (median follow-up 7.3 [3.1–11.3]), during which 28 patients (18.9%) developed atrial arrhythmias. The final ensemble ML model incorporating ECG-derived features demonstrated strong predictive performance (integrated Brier score 0.044, mean AUC 0.823). Subgroup and sensitivity analyses confirmed the robustness of the model across various patient profiles. We developed a novel ML-based risk model using a transfer learning approach to predict atrial arrhythmias after transcatheter ASD closure. Further research and external validation are needed to refine the proposed risk stratification prior to clinical implementation. • Following closure, a significant proportion of patients with atrial septal defects (ASDs) still develop late-onset atrial arrhythmias. • Existing prediction models for late-onset atrial arrhythmias after ASD closure have limited accuracy and clinical utility. • Our study introduces a novel, high-performing ML model, leveraging transfer learning on ECG data, to accurately predict new-onset atrial arrhythmias following transcatheter ASD closure. • ECG-derived features outperform traditional clinical and hemodynamic predictors in risk stratification. • The model shows strong and consistent predictive performance across diverse patient subgroups, supporting the model’s potential generalizability.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».