論文の概要: Clinical prediction system of complications among COVID-19 patients: a
development and validation retrospective multicentre study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01138v1
- Date: Sat, 28 Nov 2020 18:16:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-19 20:05:21.951285
- Title: Clinical prediction system of complications among COVID-19 patients: a
development and validation retrospective multicentre study
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス患者の合併症の予知システム:多施設共同研究の展開と検証
- Authors: Ghadeer O. Ghosheh, Bana Alamad, Kai-Wen Yang, Faisil Syed, Nasir
Hayat, Imran Iqbal, Fatima Al Kindi, Sara Al Junaibi, Maha Al Safi, Raghib
Ali, Walid Zaher, Mariam Al Harbi, Farah E. Shamout
- Abstract要約: 2020年4月1日から4月30日までにUAEのアブダビ(AD)で18施設に入院した3,352人の患者から収集したデータを用いた。
最初の24時間に収集されたデータを用いて、機械学習ベースの予後システムは、入院中に7つの合併症を発生させるリスクを予測する。
このシステムは、すべての合併症と両方の領域にわたって良好な精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3569980414613667
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing prognostic tools mainly focus on predicting the risk of mortality
among patients with coronavirus disease 2019. However, clinical evidence
suggests that COVID-19 can result in non-mortal complications that affect
patient prognosis. To support patient risk stratification, we aimed to develop
a prognostic system that predicts complications common to COVID-19. In this
retrospective study, we used data collected from 3,352 COVID-19 patient
encounters admitted to 18 facilities between April 1 and April 30, 2020, in Abu
Dhabi (AD), UAE. The hospitals were split based on geographical proximity to
assess for our proposed system's learning generalizability, AD Middle region
and AD Western & Eastern regions, A and B, respectively. Using data collected
during the first 24 hours of admission, the machine learning-based prognostic
system predicts the risk of developing any of seven complications during the
hospital stay. The complications include secondary bacterial infection, AKI,
ARDS, and elevated biomarkers linked to increased patient severity, including
d-dimer, interleukin-6, aminotransferases, and troponin. During training, the
system applies an exclusion criteria, hyperparameter tuning, and model
selection for each complication-specific model. The system achieves good
accuracy across all complications and both regions. In test set A (587 patient
encounters), the system achieves 0.91 AUROC for AKI and >0.80 AUROC for most of
the other complications. In test set B (225 patient encounters), the respective
system achieves 0.90 AUROC for AKI, elevated troponin, and elevated
interleukin-6, and >0.80 AUROC for most of the other complications. The best
performing models, as selected by our system, were mainly gradient boosting
models and logistic regression. Our results show that a data-driven approach
using machine learning can predict the risk of such complications with high
accuracy.
- Abstract（参考訳）: 既存の予後予測ツールは、主に2019年の新型コロナウイルス患者の死亡リスクの予測に焦点を当てている。
しかし、臨床証拠は、COVID-19が患者の予後に影響を与える非致命的な合併症を引き起こす可能性を示唆している。
患者のリスク階層化を支援するため,我々は,covid-19に共通する合併症を予測する予後予測システムの開発を目標とした。
本研究では,2020年4月1日から4月30日にかけて,UAEのアブダビ(AD)で18施設に入院した3,352人の患者から収集したデータを用いた。
病院は地理的近接性に基づいて分別され,本システムによる学習一般化度,AD中地域,AD西・東地域,AとBの評価を行った。
最初の24時間に収集されたデータを用いて、機械学習ベースの予後システムは、入院中に7つの合併症を発生させるリスクを予測する。
合併症には、二次細菌感染症、AKI、ARDS、d-dimer、interleukin-6、アミノトランスフェラーゼ、トロポニンを含む患者の重症度の増加に関連するバイオマーカーが含まれる。
訓練中、システムは複雑なモデルごとに排他的基準、ハイパーパラメータチューニング、モデル選択を適用する。
このシステムは、すべての合併症と両方の領域にわたって良好な精度を達成する。
テストセットA(587例)では,AKIでは0.91AUROC,他の合併症では0.80AUROCを達成した。
テストセットB(225人)では、AKIの0.90 AUROC、トロポニンの上昇、インターロイキン-6の上昇、および他の合併症の0.80 AUROCが達成される。
我々のシステムで選択した最高の性能モデルは、主に勾配向上モデルとロジスティック回帰である。
その結果,機械学習を用いたデータ駆動アプローチは,このような合併症のリスクを高い精度で予測できることがわかった。
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