Coagulation Risk Prediction in Patients With Liver Failure: Integrated Meta-Analysis and Machine Learning Model Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver failure often results in significant coagulation dysfunction, which is a major complication. Artificial liver support systems (ALSS) have been used to ameliorate coagulation parameters, but the dynamic nature of these improvements and the development of predictive models remain insufficiently explored. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effects of ALSS on coagulation function and to develop a dynamic prediction model using machine learning techniques to predict the improvement trends of coagulation parameters. METHODS: A systematic search was conducted in PubMed, Embase, and other databases to identify relevant studies, resulting in 18 studies comprising 1771 patients. A meta-analysis was performed to assess the impact of ALSS on coagulation parameters, including international normalized ratio (INR), prothrombin time (PT), activated partial thromboplastin time (APTT), and fibrinogen levels. In addition, clinical data from the Medical Information Mart for Intensive Care database were used to construct prediction models using logistic regression, extreme gradient boosting, random forest, and long short-term memory networks. RESULTS: Meta-analysis results showed that ALSS significantly improved INR, PT, APTT, and fibrinogen levels (all P<.05), with the treatment efficacy varying by modality. Among the machine learning models, the random forest model demonstrated the best performance, achieving an area under the curve of 92.12%. Dynamic INR was identified as the key predictor for coagulation abnormalities. CONCLUSIONS: This study systematically evaluated the effects of ALSS on coagulation function in patients with liver failure, demonstrating significant improvements in key parameters such as INR, PT, and APTT, with efficacy varying across different treatment modalities. Simultaneously, a machine learning model built using intensive care unit clinical data exhibited strong predictive capability for identifying the risk of coagulation dysfunction, particularly useful in supporting early-stage clinical recognition of high-risk patients and guiding personalized coagulation management strategies. It is important to emphasize that this model is positioned as a dynamic risk alert and assessment tool, intended to assist clinical baseline evaluation and nursing interventions, rather than serving as direct validation of ALSS therapeutic efficacy.
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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 | 0,017 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».