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JACC:经导管主动脉瓣置换术后院内死亡率的机器学习预测模型

2019-7-22 作者:xiangting   来源:MedSci原创 我要评论0

这项研究旨在开发和比较一系列的机器学习方法,以预测美国经导管主动脉瓣置换术(TAVR)后的院内死亡率。

现有的使用统计建模方法预测TAVR患者院内并发症的风险预测工具存在局限性。

从全国住院样本数据库中获得2012年至2015年的患者数据。数据随机分为开发队列(n=7,615)和验证队列(n=3,268)。使用Logistic回归、人工神经网络、朴素贝叶斯和随机森林机器学习算法来获得院内死亡率的预测模型。

这项研究共分析了10,883例TAVRs。总体的院内死亡率为3.6%。总体而言,由曲线下面积衡量的预测模型性能良好(>0.80)。通过logistic回归获得了最佳模型(曲线下面积:0.92; 95%置信区间:0.89至0.95)。大多数模型在引入10个变量后达到稳定水平。急性肾损伤是院内死亡率的主要预测因子,在所有模型中的平均重要性最高。在可用的TAVR预测评分中,全国住院患者样本TAVR评分辨别力最佳。

机器学习方法可以生成强大的模型来预测TAVR的院内死亡率。对于TAVR患者的预后和共同决策,应考虑全国住院患者样本TAVR评分。

原始出处:
Dagmar F. Hernandez-Suarez. Machine Learning Prediction Models for In-Hospital Mortality After Transcatheter Aortic Valve Replacement. JACC:Cardiovascular Interventions. 22 July 2019.

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所属期刊:JACC-CARDIOVASC INTE 期刊论坛:进入期刊论坛
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