論文の概要: Performance of multilabel machine learning models and risk stratification schemas for predicting stroke and bleeding risk in patients with non-valvular atrial fibrillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01975v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 15:15:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-07 16:08:56.539919
• Title: Performance of multilabel machine learning models and risk stratification schemas for predicting stroke and bleeding risk in patients with non-valvular atrial fibrillation
• Title（参考訳）: 非弁膜性心房細動患者における脳卒中および出血リスク予測のための多ラベル機械学習モデルとリスク階層化スキーマの性能
• Authors: Juan Lu, Rebecca Hutchens, Joseph Hung, Mohammed Bennamoun, Brendan McQuillan, Tom Briffa, Ferdous Sohel, Kevin Murray, Jonathon Stewart, Benjamin Chow, Frank Sanfilippo, Girish Dwivedi
• Abstract要約: マルチラベル勾配押し上げ機は、脳卒中、大出血、死亡に最適な識別力を与えた。 モデルでは、それぞれの結果に対して追加のリスク特徴(ヘモグロビンレベル、腎機能など)を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.45448597986172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Appropriate antithrombotic therapy for patients with atrial fibrillation (AF) requires assessment of ischemic stroke and bleeding risks. However, risk stratification schemas such as CHA2DS2-VASc and HAS-BLED have modest predictive capacity for patients with AF. Machine learning (ML) techniques may improve predictive performance and support decision-making for appropriate antithrombotic therapy. We compared the performance of multilabel ML models with the currently used risk scores for predicting outcomes in AF patients. Materials and Methods This was a retrospective cohort study of 9670 patients, mean age 76.9 years, 46% women, who were hospitalized with non-valvular AF, and had 1-year follow-up. The primary outcome was ischemic stroke and major bleeding admission. The secondary outcomes were all-cause death and event-free survival. The discriminant power of ML models was compared with clinical risk scores by the area under the curve (AUC). Risk stratification was assessed using the net reclassification index. Results Multilabel gradient boosting machine provided the best discriminant power for stroke, major bleeding, and death (AUC = 0.685, 0.709, and 0.765 respectively) compared to other ML models. It provided modest performance improvement for stroke compared to CHA2DS2-VASc (AUC = 0.652), but significantly improved major bleeding prediction compared to HAS-BLED (AUC = 0.522). It also had a much greater discriminant power for death compared with CHA2DS2-VASc (AUC = 0.606). Also, models identified additional risk features (such as hemoglobin level, renal function, etc.) for each outcome. Conclusions Multilabel ML models can outperform clinical risk stratification scores for predicting the risk of major bleeding and death in non-valvular AF patients.
• Abstract（参考訳）: 心房細動(AF)に対する適切な抗血栓療法には虚血性脳梗塞と出血リスクの評価が必要である。 しかし、CHA2DS2-VAScやHAS-BLEDのようなリスク階層化スキーマは、AF患者にとって控えめな予測能力を有する。 機械学習(ML)技術は、予測性能を改善し、適切な抗血栓療法のための意思決定を支援する。 我々は,多ラベルMLモデルの性能と現在使用されているリスクスコアを比較し,AF患者の予後を予測する。 資料と方法 9670例,平均年齢76.9歳,女性46%,非弁膜性afで入院し,1年間の経過観察を行った。 初診時より虚血性脳梗塞と大量出血を認めた。 第2の結果は死と無事象生存が原因であった。 mlモデルの識別力と臨床リスクスコアを曲線下の領域(auc)で比較した。 リスク階層化はnet reclassification indexを用いて評価された。 結果 マルチラベル勾配押し上げ機は,他のMLモデルと比較して,脳卒中,大出血,死亡(AUC=0.685,0.709,0.765)の識別力に優れていた。 CHA2DS2-VASc (AUC = 0.652) に比べ、ストロークの適度な性能向上を実現したが、HAS-BLED (AUC = 0.522) に比べて大きな出血予測が大幅に改善した。 また、CHA2DS2-VASc(AUC = 0.606)と比較すると、死に対する識別力もかなり高かった。 また、モデルでは、それぞれの結果に対して追加のリスク特徴(ヘモグロビンレベル、腎機能など)を同定した。 結論 マルチラベルmlモデルは,非弁膜性af患者の大量出血と死亡のリスクを予測するために,臨床リスク階層化スコアを上回ることができる。

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