Predicting cognitive impairment in outpatients with epilepsy using machine learning techniques
Notice bibliographique
Résumé
Many studies report predictions for cognitive function but there are few predictions in epileptic patients; therefore, we established a workflow to efficiently predict outcomes of both the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in outpatients with epilepsy. Data from 441 outpatients with epilepsy were included; of these, 433 patients met the 12 clinical characteristic criteria and were divided into training (n = 304) and experimental (n = 129) groups. After descriptive statistics were analyzed, cross-validation was used to select the optimal model. The random forest (RF) algorithm was combined with the redundancy analysis (RDA) algorithm; then, optimal feature selection and resampling were carried out after removing linear redundancy information. The features that contributed more to multiple outcomes were selected. Finally, the external traceability of the model was evaluated using the follow-up data. The RF algorithm was the best prediction model for both MMSE and MoCA outcomes. Finally, seven markers were screened by overlapping the top ten important features for MMSE ranked by RF modeling, those ranked for MoCA ranked by RF modeling, and those for both assessments ranked by RDA. The optimal combination of features were namely, sex, age, age of onset, seizure frequency, brain MRI abnormalities, epileptiform discharge in EEG and usage of drugs. which was the most efficient in predicting outcomes of MMSE, MoCA, and both assessments.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».