論文の概要: Effect of Clinical History on Predictive Model Performance for Renal Complications of Diabetes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13743v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 20:27:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 05:24:17.955160
- Title: Effect of Clinical History on Predictive Model Performance for Renal Complications of Diabetes
- Title（参考訳）: 糖尿病患者の腎合併症の予測モデル性能に及ぼす臨床歴の影響
- Authors: Davide Dei Cas, Barbara Di Camillo, Gian Paolo Fadini, Giovanni Sparacino, Enrico Longato,
- Abstract要約: 糖尿病は糖尿病性腎症の発症リスクが高いという特徴を持つ慢性疾患である。
このような合併症やその悪化のリスクを高める個人を早期に同定することは、適切な治療方針を設定する上で非常に重要である。
糖尿病患者に対する臨床関連糸球体濾過率(eGFR)閾値の交差を予測・予測するロジスティック回帰モデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4330510916280879
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diabetes is a chronic disease characterised by a high risk of developing diabetic nephropathy, which, in turn, is the leading cause of end-stage chronic kidney disease. The early identification of individuals at heightened risk of such complications or their exacerbation can be of paramount importance to set a correct course of treatment. In the present work, from the data collected in the DARWIN-Renal (DApagliflozin Real-World evIdeNce-Renal) study, a nationwide multicentre retrospective real-world study, we develop an array of logistic regression models to predict, over different prediction horizons, the crossing of clinically relevant glomerular filtration rate (eGFR) thresholds for patients with diabetes by means of variables associated with demographic, anthropometric, laboratory, pathology, and therapeutic data. In doing so, we investigate the impact of information coming from patient's past visits on the model's predictive performance, coupled with an analysis of feature importance through the Boruta algorithm. Our models yield very good performance (AUROC as high as 0.98). We also show that the introduction of information from patient's past visits leads to improved model performance of up to 4%. The usefulness of past information is further corroborated by a feature importance analysis.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病は糖尿病性腎症を発症するリスクが高いと特徴付けられる慢性疾患である。
このような合併症やその悪化のリスクを高める個人を早期に同定することは、適切な治療方針を設定する上で非常に重要である。
本研究は, DARWIN-Renal (DApagliflozin Real-World evIdeNce-Renal) 研究で収集されたデータから, 様々な予測地平線上での予測, 臨床関連糸球体濾過率 (eGFR) の経時的変化を, 人口, 人為的, 実験室, 病理, 治療データに関連する変数を用いて予測するロジスティック回帰モデルを開発した。
そこで本研究では,患者の過去の訪問情報から得られた情報が,モデルの性能予測に与える影響について検討し,ボルタアルゴリズムによる特徴重要度の分析を行った。
私たちのモデルは、非常に優れたパフォーマンス(AUROCは0.98まで)を得る。
また,過去の訪問情報の導入により,モデルの性能が最大4%向上することが示唆された。
過去の情報の有用性は、特徴重要分析によってさらに裏付けられる。
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