論文の概要: Contribution of clinical course to outcome after traumatic brain injury:
mining patient trajectories from European intensive care unit data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04630v2
- Date: Fri, 2 Jun 2023 22:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 02:39:36.316548
- Title: Contribution of clinical course to outcome after traumatic brain injury:
mining patient trajectories from European intensive care unit data
- Title（参考訳）: 外傷性脳損傷後の臨床経過と予後 : 欧州集中治療単位データによる患者軌道の抽出
- Authors: Shubhayu Bhattacharyay, Pier Francesco Caruso, Cecilia {\AA}kerlund,
Lindsay Wilson, Robert D Stevens, David K Menon, Ewout W Steyerberg, David W
Nelson, Ari Ercole, the CENTER-TBI investigators/participants
- Abstract要約: 集中治療室(ICU)における外傷性脳損傷(TBI)患者の進行状態を特徴付ける既存の方法は、治療の個別化に必要なコンテキストを捉えていない。
我々は,医療記録に蓄積されたすべてのデータを統合して,TBI患者のICU滞在毎に解釈可能な疾患コースを作成するためのモデリング戦略を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4887102120051716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing methods to characterise the evolving condition of traumatic brain
injury (TBI) patients in the intensive care unit (ICU) do not capture the
context necessary for individualising treatment. We aimed to develop a
modelling strategy which integrates all data stored in medical records to
produce an interpretable disease course for each TBI patient's ICU stay. From a
prospective, European cohort (n=1,550, 65 centres, 19 countries) of TBI
patients, we extracted all 1,166 variables collected before or during ICU stay
as well as 6-month functional outcome on the Glasgow Outcome Scale-Extended
(GOSE). We trained recurrent neural network models to map a token-embedded time
series representation of all variables (including missing data) to an ordinal
GOSE prognosis every 2 hours. With repeated cross-validation, we evaluated
calibration and the explanation of ordinal variance in GOSE with Somers' Dxy.
Furthermore, we applied TimeSHAP to calculate the contribution of variables and
prior timepoints towards transitions in patient trajectories. Our modelling
strategy achieved calibration at 8 hours, and the full range of variables
explained up to 52% (95% CI: 50-54%) of the variance in ordinal functional
outcome. Up to 91% (90-91%) of this explanation was derived from pre-ICU and
admission information. Information collected in the ICU increased explanation
(by up to 5% [4-6%]), though not enough to counter poorer performance in
longer-stay (>5.75 days) patients. Static variables with the highest
contributions were physician prognoses and certain demographic and CT features.
Among dynamic variables, markers of intracranial hypertension and neurological
function contributed the most. Whilst static information currently accounts for
the majority of functional outcome explanation, our data-driven analysis
highlights investigative avenues to improve dynamic characterisation of
longer-stay patients.
- Abstract（参考訳）: 集中治療室(ICU)における外傷性脳損傷(TBI)患者の進行状態を特徴付ける既存の方法は、治療の個別化に必要なコンテキストを捉えていない。
医療記録に格納されているすべてのデータを統合し,tbi患者のicu滞在毎に解釈可能な疾患コースを作成するモデリング戦略を開発することを目的とした。
TBI患者のヨーロッパコホート(n=1,550,65センタ,19か国)から,ICU滞在前後に収集した1,166変数と,Glasgow Outcome Scale-Extended(GOSE)の6ヶ月の機能を抽出した。
リカレントニューラルネットワークモデルをトレーニングして,2時間毎にすべての変数(データ欠落を含む)のトークン埋め込み時系列表現を,順序ゴス予後にマップした。
繰り返しのクロスバリデーションを行い,somers dxyを用いたgoseの校正と順序のばらつきについて検討した。
さらに,TimeSHAPを用いて,患者軌跡の遷移に対する変数および先行時刻の寄与を計算した。
提案手法は8時間でキャリブレーションを行い,最大52% (95% ci: 50-54%) の確率的機能的結果のばらつきが説明できた。
この説明の最大91%(90～91%)はICU以前の情報と入院情報から導かれたものである。
ICUで収集された情報では説明が5%まで(4-6%)増加するが、長期(5.75日)の患者では成績が低かった。
最も寄与率の高い静的変数は、医師の予後と特定の人口統計学的特徴とct特徴であった。
動的変数のうち,頭蓋内高血圧および神経機能マーカーが最も寄与した。
現在、機能的結果説明の大部分が静的情報であるにもかかわらず、我々のデータ駆動分析は、より長期の患者の動的特徴化を改善するための調査方法を強調している。
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