マインドマップギャラリー 機械学習による胆石症による急性胆管炎患者の予後オンライン予測モデル
これは、胆石症による急性胆管炎患者の予後に関する機械学習由来のオンライン予測モデルに関する記事です。マインド マップの主な内容は次のとおりです。補足資料、表は写真ほど優れていません、言葉はそれほど優れていません表、要約、タイトルとして最適です。
2024-10-03 23:39:30 に編集されましたRumi: 10 dimensiones del despertar espiritual. Cuando dejes de buscarte, encontrarás todo el universo porque lo que estás buscando también te está buscando. Cualquier cosa que haga perseverar todos los días puede abrir una puerta a las profundidades de su espíritu. En silencio, me metí en el reino secreto, y disfruté todo para observar la magia que me rodea y no hice ningún ruido. ¿Por qué te gusta gatear cuando naces con alas? El alma tiene sus propios oídos y puede escuchar cosas que la mente no puede entender. Busque hacia adentro para la respuesta a todo, todo en el universo está en ti. Los amantes no terminan reuniéndose en algún lugar, y no hay separación en este mundo. Una herida es donde la luz entra en tu corazón.
¡La insuficiencia cardíaca crónica no es solo un problema de la velocidad de la frecuencia cardíaca! Es causado por la disminución de la contracción miocárdica y la función diastólica, lo que conduce al gasto cardíaco insuficiente, lo que a su vez causa congestión en la circulación pulmonar y la congestión en la circulación sistémica. Desde causas, inducción a mecanismos de compensación, los procesos fisiopatológicos de insuficiencia cardíaca son complejos y diversos. Al controlar el edema, reducir el frente y la poscarga del corazón, mejorar la función de comodidad cardíaca y prevenir y tratar causas básicas, podemos responder efectivamente a este desafío. Solo al comprender los mecanismos y las manifestaciones clínicas de la insuficiencia cardíaca y el dominio de las estrategias de prevención y tratamiento podemos proteger mejor la salud del corazón.
La lesión por isquemia-reperfusión es un fenómeno que la función celular y los trastornos metabólicos y el daño estructural empeorarán después de que los órganos o tejidos restauren el suministro de sangre. Sus principales mecanismos incluyen una mayor generación de radicales libres, sobrecarga de calcio y el papel de los leucocitos microvasculares y. El corazón y el cerebro son órganos dañados comunes, manifestados como cambios en el metabolismo del miocardio y los cambios ultraestructurales, disminución de la función cardíaca, etc. Las medidas de prevención y control incluyen eliminar los radicales libres, reducir la sobrecarga de calcio, mejorar el metabolismo y controlar las condiciones de reperfusión, como baja sodio, baja temperatura, baja presión, etc. Comprender estos mecanismos puede ayudar a desarrollar opciones de tratamiento efectivas y aliviar las lesiones isquémicas.
Rumi: 10 dimensiones del despertar espiritual. Cuando dejes de buscarte, encontrarás todo el universo porque lo que estás buscando también te está buscando. Cualquier cosa que haga perseverar todos los días puede abrir una puerta a las profundidades de su espíritu. En silencio, me metí en el reino secreto, y disfruté todo para observar la magia que me rodea y no hice ningún ruido. ¿Por qué te gusta gatear cuando naces con alas? El alma tiene sus propios oídos y puede escuchar cosas que la mente no puede entender. Busque hacia adentro para la respuesta a todo, todo en el universo está en ti. Los amantes no terminan reuniéndose en algún lugar, y no hay separación en este mundo. Una herida es donde la luz entra en tu corazón.
¡La insuficiencia cardíaca crónica no es solo un problema de la velocidad de la frecuencia cardíaca! Es causado por la disminución de la contracción miocárdica y la función diastólica, lo que conduce al gasto cardíaco insuficiente, lo que a su vez causa congestión en la circulación pulmonar y la congestión en la circulación sistémica. Desde causas, inducción a mecanismos de compensación, los procesos fisiopatológicos de insuficiencia cardíaca son complejos y diversos. Al controlar el edema, reducir el frente y la poscarga del corazón, mejorar la función de comodidad cardíaca y prevenir y tratar causas básicas, podemos responder efectivamente a este desafío. Solo al comprender los mecanismos y las manifestaciones clínicas de la insuficiencia cardíaca y el dominio de las estrategias de prevención y tratamiento podemos proteger mejor la salud del corazón.
La lesión por isquemia-reperfusión es un fenómeno que la función celular y los trastornos metabólicos y el daño estructural empeorarán después de que los órganos o tejidos restauren el suministro de sangre. Sus principales mecanismos incluyen una mayor generación de radicales libres, sobrecarga de calcio y el papel de los leucocitos microvasculares y. El corazón y el cerebro son órganos dañados comunes, manifestados como cambios en el metabolismo del miocardio y los cambios ultraestructurales, disminución de la función cardíaca, etc. Las medidas de prevención y control incluyen eliminar los radicales libres, reducir la sobrecarga de calcio, mejorar el metabolismo y controlar las condiciones de reperfusión, como baja sodio, baja temperatura, baja presión, etc. Comprender estos mecanismos puede ayudar a desarrollar opciones de tratamiento efectivas y aliviar las lesiones isquémicas.
胆石症による急性胆管炎患者の患者予後に関する機械学習由来のオンライン予測モデル: 2 つの遡及コホートにおける開発と検証
トピック
胆石症誘発性急性胆管炎患者の転帰に関する機械学習由来のオンライン予測モデル: 2 つの遡及コホートにおける開発と検証
まとめ
背景・目的
胆石症による急性胆管炎(CIAC)は予後不良の急性炎症性疾患です
この研究は、CIAC 患者の転帰を予測するための機械学習 (ML) モデルを作成することを目的としています。
方法
この後ろ向きコホートと ML 研究では、国際疾病分類 (ICD) に従って) 第 9 版に改訂され、1 回の入院で「胆管炎」と「胆嚢または胆管結石」の診断を同時に満たすか、または「閉塞の有無にかかわらず急性胆管炎を伴う胆管結石」の診断を満たします。 ICD 患者の第 10 版は、2001 年 6 月 1 日から 2022 年 11 月 16 日までに米国マサチューセッツ州のベス イスラエル ディーコネス メディカル センターに入院した患者を記録する救命医療情報マート データベースに含まれています。
この研究は、院内死亡率、退院後30日以内の再入院、退院後180日以内の死亡率を含む3つの主要評価項目に焦点を当てた。
欠損データから生じるバイアスを軽減するために、データ収集段階で20%を超える欠損値を示す要因が除外されました
分析のために残りの変数の欠損値を考慮するために、多重代入 (MI) 手法が使用されました。
CIAC患者のトレーニングサブセットにおける単変量ロジスティック回帰によって、転帰に独立して関連する変数が特定された
非緊急入院で入院した患者、入院後24時間以内に胆道ドレナージを受けなかった患者、18歳未満、情報損失が20%を超えた患者は除外された。
9 つの機械学習手法を使用して、患者の院内死亡率、退院後 30 日以内の再入院率、退院後 180 日以内の死亡率を予測しました。
2019年1月1日から2023年7月30日までに東南大学付属中達病院で治療を受けた患者を外部検証セットとして選択します
受信機の動作特性曲線の下の領域は、モデルの性能評価の主な指標です。
モデルの構築には合計 1,156 人の患者が含まれました
分析は、すべての患者、集中治療室 (ICU) に入院した患者、および ICU 治療中に胆道ドレナージを受けた患者を対象に層別化されました。
モデルトレーニングのために 186 個の変数から 13 ~ 16 個の特徴を選り分けます
結果
XGBoost メソッドは最高の予測パフォーマンスを示し、トレーニング セットの AUROC は 0.996 (院内死亡率)、0.886 (退院後 30 日以内の再入院率)、0.988 (退院後 180 日以内の死亡率) でした。
0.998、0.933、0.988 (ICU 入院患者)
0.987、0.908、0.982(ICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者)
内部検証セットでは、全患者の院内死亡率の AUROC は 0.967 に達し、退院後 30 日以内の再入院率の AUROC は 0.589 に達し、退院後 180 日以内の死亡率の AUROC は 0.857 に達しました。
ICU に入院した患者の AUROC は 0.963、0.668、0.864 に達しました
ICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者のAUROCは0.961、0.669、0.828に達した
61人の患者で構成される外部検証セットのAUROC値は、それぞれ0.741、0.812、0.848でした。
結論は
XGBoost モデルは、CIAC 患者の予後を予測するツールになることが期待されており、臨床応用性も良好です。
一連のユーザーフレンドリーなオンライン予測プラットフォームは、XGBoost モデルに基づいて構築されており、CIAC 患者の複数の短期または長期の臨床転帰を追跡できますが、これには多施設コホートとより大きなサンプルサイズによるさらなる検証が必要です。
言葉は表ほど上手ではない
表1
すべての患者のベースライン特性を含む
表2
異なる結果は異なる患者カテゴリーに対応します
表3
患者カテゴリーに対応するさまざまな結果を予測するための最適な機械学習アルゴリズム
表4
CIAC 患者のさまざまな転帰を予測する Web ツールへのリンク
表示どおりではありません
図1
研究全体の流れ図(a)
研究のアルゴリズム図(b)
図2
SelectFromModel アルゴリズムに基づく特徴選択
ICUに入院したすべての患者とICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者について、院内死亡率と入院後30日以内の再入院の予測モデルを構築する際に、それぞれ16、13、15および15、14、16個の変数が選択されました。 。
すべての患者を包括的に分析した結果、13 の主要な変数が院内死亡の発生に最も大きな影響を与えていることが判明しました。
横軸は各変数の名前を表し、縦軸は各変数の重要度を表します。
全患者の転帰(a~c):院内死亡率、退院後30日以内の再入院、退院後180日以内の死亡率
ICU に入院した患者の転帰 (d–f)
ICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者の転帰(g-i)
図3
9モデルのROC曲線とPR曲線
全患者の転帰: 院内死亡率 (a-c)
退院後 30 日以内の再入院 (d-f)
退院後180日以内の死亡率(g-i)
図4
XGBoost と XGBoost 以外で最も物議を醸した予測効果を持つモデルの決定曲線分析
AdaBoost、適応強化
全患者の転帰:院内死亡率(a)、退院後30日以内の再入院(b)、退院後180日以内の死亡率(c)
図5
Webツール活用例
ICU治療中に胆道ドレナージを受けている個々の患者から予後不良を示す15の臨床パラメータを入力することによる院内死亡率予測
補足資料
図S1
9 つのモデルの受信機動作特性曲線 (a ~ f) と精度リコール曲線 (g ~ l)
ICU に入院した患者の転帰: 院内死亡率 (a、g)、退院後 30 日以内の再入院 (b、h)、退院後 180 日以内の死亡率 (c、i)
ICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者の転帰:院内死亡率(d、j)、退院後30日以内の再入院(e、k)、退院後180日以内の死亡率(f、l)
図S2
XGBoost と XGBoost 以外で最も物議を醸した予測効果を持つモデルの決定曲線分析
ICU に入院した患者の転帰 (a ~ c): 院内死亡率、退院後 30 日以内の再入院、退院後 180 日以内の死亡率
ICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者の転帰(d〜f)
図S3
外部検証セットの XGBoost の受信機動作特性曲線
中大病院でICU治療中に胆道ドレナージを受けた患者の転帰:院内死亡率(a)、退院後30日以内の再入院(b)、退院後180日以内の死亡率(c)
表S1
ICU に入院した患者のベースライン特性 (n=652)
表S2
ICU 治療中に手術を受けた患者のベースライン特性 (n=614)
表S3
中大病院が収集した可変データ単位と MIMIC データベースの既存のデータ単位間の変換関係の概要表
表S4
すべての患者で異なる転帰をもたらす要因の分析 (n=1156)
異なる予後結果を持つ患者間の特徴の違いは、補足表S4に詳しく記載されています。
表S5
退院後 30 日以内に再入院した患者のベースライン特性 (n=262)
表S6
30 日以内に再入院した患者が退院後 180 日以内に死亡したかどうかの因子分析 (単変量ロジスティック回帰、n=262)
表S7
30 日以内に再入院した患者が退院後 180 日以内に死亡するかどうかの因子分析 (多変量ロジスティック回帰分析、n=262)
表S8
30 日以内に再入院した患者が退院後 180 日以内に死亡するかどうかを分析する (院内死亡を除く、n=1104)
表S9
ICU に入院した患者の異なる転帰につながる要因の分析 (n=652)
表S10
ICU 治療中に手術を受ける患者のさまざまな転帰に影響を与える要因の分析 (n=614)
表S11
さまざまな患者カテゴリーに対応するデータ分布のタイプに従って分類された変数
表S12
異なる患者カテゴリーは、異なる転帰の影響因子に対応します (P<0.1)
表S13
特徴選択後に最終的に各モデルに組み込まれる変数の概要
表S14
機械学習アルゴリズムのパフォーマンス (すべての患者の院内死亡率を予測)
表S15
機械学習アルゴリズムのパフォーマンス (すべての患者の退院後 1 か月以内の再入院を予測)
表S16
機械学習アルゴリズムのパフォーマンス (すべての患者の退院後 180 日以内の死亡率を予測)
表S17
機械学習アルゴリズムのパフォーマンス (ICU 入院患者の院内死亡率の予測)
表S18
(ICU入院患者の退院後1ヶ月以内の再入院予測)
表S19
(ICU に入院した患者の退院後 180 日以内の死亡率を予測)
表S20
機械学習アルゴリズムのパフォーマンス (ICU 治療中に手術を受ける患者の院内死亡率を予測)
表S21
(ICU治療中に手術を受けた患者の退院後1か月以内の再入院を予測)
表S22
(ICU治療中に手術を受ける患者の退院後180日以内の死亡率を予測)
表S23
中達病院で ICU 治療中に胆道ドレナージを受けた患者の変数 (n=61)