Prediction of Postoperative Venous Thromboembolism in Patients With Traumatic Brain Injury: Model Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) remains a critical cause of mortality among patients who are hospitalized. Patients with traumatic brain injury (TBI) are particularly susceptible to VTE due to coagulation abnormalities and immobilization. Despite this elevated risk, no validated predictive model currently exists for postoperative VTE in populations with TBI. OBJECTIVE: This study aims to develop machine learning (ML)-based predictive models for VTE in patients with TBI undergoing surgical procedures, with a focus on clinical translatability. METHODS: Data were collected from patients with TBI who underwent surgical treatment at Chongqing University Central Hospital (from October 2016 to December 2024). The dataset was randomly partitioned into a training set and an internal test set in a 7:3 ratio. The recursive feature elimination algorithm was applied for feature selection, followed by the synthetic minority oversampling technique to address class imbalance. Six ML models, including logistic regression (LR), random forest, gradient boosting decision tree, extreme gradient boosting, support vector machine, and categorical boosting, were trained and validated. Model performance was evaluated using receiver operating characteristic analysis, calibration curves (assessing probability-observation alignment), and decision curve analysis to quantify clinical net benefit. For the LR model, clinical utility was enhanced through nomogram construction, with Shapley additive explanation values providing interpretability. RESULTS: A total of 1806 participants were enrolled in this study, and 257 (14.2%) experienced VTE events. All ML models demonstrated strong predictive performance, with area under the receiver operating characteristic curve values ranging from 0.79 to 0.83. The LR model exhibited the highest discriminatory power (area under the receiver operating characteristic curve 0.83; accuracy 0.80; specificity 0.83). Calibration curves confirmed that the LR model provided well-calibrated probability estimates. Shapley additive explanations analysis identified key contributors to VTE risk and transformed model outputs into individualized risk predictions. A user-friendly postoperative VTE risk prediction nomogram was developed for patients with TBI. CONCLUSIONS: This study successfully developed and validated multiple ML models for postoperative VTE prediction in patients with TBI. The LR-based nomogram, supported by calibration and decision curve validation, offers a clinically actionable tool to guide thromboprophylaxis strategies. Future external validation across diverse populations is warranted to confirm 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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».