論文の概要: Risk markers by sex and age group for in-hospital mortality in patients with STEMI or NSTEMI: an approach based on machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01835v1
• Date: Wed, 6 Jan 2021 00:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 09:00:24.313493
• Title: Risk markers by sex and age group for in-hospital mortality in patients with STEMI or NSTEMI: an approach based on machine learning
• Title（参考訳）: STEMIまたはNSTEMI患者における性・年齢集団による院内死亡リスクマーカー : 機械学習に基づくアプローチ
• Authors: Blanca Vazquez, Gibran Fuentes, Fabian Garcia, Gabriela Borrayo, Juan Prohias
• Abstract要約: 過去には、急性冠症候群は主に男女の健康問題として認識されていた。 本研究は,性別と年齢グループによる病院内死亡マーカーの同定に機械学習(ML)手法を活用することを目的とする。 STEMIにとって、両方の性の主要なマーカーは低ナトリウム血症と代謝性アシドーシスである。 nstemiにとって、両方の性別の上位マーカーは、高齢化と挿管の手順である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has demonstrated promising results in the identification of clinical markers for Acute Coronary Syndrome (ACS) from electronic health records (EHR). In the past, the ACS was perceived as a health problem mainly for men and women were under-represented in clinical trials, which led to both sexes receiving the same clinical attention. Although some approaches have emphasized the importance of distinguishing markers, these distinctions remain unclear. This study aims at exploiting ML methods for identifying in-hospital mortality markers by sex and age-group for patients with ST-elevation myocardial infarction (STEMI) and the Non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI) from EHR. From the MIMIC-III database, we extracted 1,299 patients with STEMI and 2,820 patients with NSTEMI. We trained and validated mortality prediction models with different hyperparameters, clinical sets, and ML methods. Using the best performing model and a game-theoretic approach to interpret predictions, we identified risk markers for patients with STEMI and NSTEMI separately. The models based on Extreme Gradient Boosting achieved the highest performance: AUC=0.92 (95\% CI:0.87-0.98) for STEMI and AUC=0.87 (95\% CI:0.80-0.93) for NSTEMI. For STEMI, the top markers for both sexes are the presence of hyponatremia, and metabolic acidosis. More specific markers for women are acute kidney failure, and age>75 years, while for men are chronic kidney failure, and age>70 years. In contrast, for NSTEMI, the top markers for both sexes are advanced age, and intubation procedures. The specific markers for women are low creatinine levels and age>60 years, whilst, for men are damage to the left atrium and age>70 years. We consider that distinguishing markers for sexes could lead to more appropriate treatment strategies, thus improving clinical outcomes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、電子健康記録(EHR)から急性冠症候群(ACS)の臨床マーカーの同定において有望な結果を示した。 過去には、acsは、主に男性と女性に対する健康上の問題として、臨床試験で過小評価されていたため、両方の性が同じ臨床上の注意を向けられた。 マーカーを区別することの重要性を強調したアプローチもあるが、これらの区別はいまだに不明である。 本研究は,ST-elevation myocardial infarction (STEMI) と非ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI) に対する性別および年齢群による宿主死亡マーカー同定のためのML手法の活用を目的とする。 MIMIC-IIIデータベースからSTEMI1,299例,NSTEMI2,820例を抽出した。 我々は,異なるハイパーパラメータ,臨床セット,ML手法による死亡予測モデルを訓練し,検証した。 ベストパフォーマンスモデルとゲーム理論を用いて予測を解釈し,stemi患者とnstemi患者のリスクマーカーを別々に同定した。 AUC=0.92 (95\% CI:0.87-0.98) と AUC=0.87 (95\% CI:0.80-0.93) である。 STEMIにとって、両方の性の主要なマーカーは低ナトリウム血症と代謝性アシドーシスである。 女性には急性腎不全、年齢は75歳、男性には慢性腎不全、年齢は70歳である。 対照的に、nstemiでは、両方の性別の上位マーカーは、高齢と挿管の手順である。 女性の具体的なマーカーは、クレアチニンレベルが低く、年齢が60歳であるのに対し、男性は左心房、年齢が70歳である。 性差マーカーの識別は,より適切な治療戦略につながる可能性があり,臨床効果が向上すると考えられる。

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