可解释的基于机器学习的低急性中风后患者营养不良的预测模型:内部和外部验证研究
Ping Sun1,2, Junqi Luan3, Guotao Duan1
1Second Clinical Medical College, Heilongjiang University of Chinese Medicine, Harbin, Heilongjiang Province, China.
这项研究开发了一种机器学习模型,用于预测中风患者在康复期间的营养不良风险. CatBoost (CAT) 模型准确地识别了需要营养支持的患者,改善了护理.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 营养科学 营养科学
背景情况:
- 在亚急性康复期间,中风患者中普遍存在营养不良,增加死亡率和不良结果.
- 目前用于预测这一群体营养不良风险的工具有限.
- 早期识别营养不良风险对于有效干预至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证可解释的机器学习 (ML) 模型,用于预测中风患者接受亚急性康复的营养不良风险.
- 为早期营养不良风险分层创建一个临床可行的工具.
- 通过及时的营养干预来改善患者的结果.
主要方法:
- 一项涉及开发 (n=802) 和外部验证 (n=345) 队列的多中心研究.
- 使用LASSO回归和Boruta算法进行特征选择.
- 培训和评估八个ML模型,包括CatBoost (CAT),使用交叉验证和AUC,校准曲线和DCA等指标.
- 使用SHAP分析评估可解释性.
主要成果:
- CAT算法表现出卓越的性能,AUC为0.848 (开发) 和0.772 (外部验证).
- 该模型通过DCA显示了良好的校准和临床实用性.
- 根据SHAP分析,年龄,握力和巴特尔指数 (BI) 分数是营养不良的关键预测因素.
结论:
- 一种可解释的ML模型 (基于CAT) 已成功开发和验证,用于在亚急性中风患者中进行营养不良风险查.
- 该模型为早期风险分层提供了一个临床可行的工具.
- 这有助于有针对性的营养干预和个性化康复,可能提高患者的治疗结果.
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