Sviluppo e Validazione Esterna di un'applicazione web per la previsione dell'ARDS associato alla polmonite

Summary

Questo studio mira a sviluppare e convalidare esternamente un sistema basato sul web che integra modelli di machine learning per la diagnosi precoce e la fenotipizzazione clinica dell'ARDS associato alla polmonite, al fine di facilitare un trattamento di precisione.

Abstract

La sindrome da distress respiratorio acuto (ARDS) è una malattia altamente eterogenea con manifestazioni cliniche che possono sovrapporsi a una polmonite grave, ponendo difficoltà per una differenziazione accurata. Pertanto, è urgentemente necessaria una previsione precoce e un rapido raggruppamento dei sottotipi al paziente con ARDS al paziente. Questo studio mira a sviluppare un sistema web, che includa modelli validati di diagnosi precoce al letto del paziente e classificazione dei sottogruppi clinici, per prevedere lo sviluppo e i fenotipi dell'ARDS associato alla polmonite. Modelli diagnostici e di sottogruppi sono stati sviluppati e validati a partire da due grandi database, Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV) e Telehealth Intensive Care Unit (eICU), e sono stati incorporati in un sistema di previsione basato sul web. Sono stati analizzati i dati di pazienti con polmonite ricoverati per più di 24 ore tra il 2008 e il 2019. La coorte di derivazione MIMIC-IV includeva 24.987 pazienti con polmonite (14.121 con ARDS associato alla polmonite); la coorte di verifica dell'eICU includeva 20.676 pazienti con polmonite (9946 con ARDS associata alla polmonite). Nella diagnosi, il metodo di stacking del machine learning ha ottenuto i risultati migliori con un AUC di 0,919, una precisione del 70,00%, una precisione del 69,88% e un richiamo dell'82,27% nella coorte di derivazione MIMIC-IV. L'AUC, l'accuratezza, la precisione e il richiamo della coorte di validazione dell'eICU sono stati rispettivamente 0,915, 70,87%, 69,70% e 69,70%. L'ARDS associato alla polmonite è stato classificato in tre fenotipi clinici con caratteristiche cliniche e risultati differenti, ognuno dei quali ha risposto in modo differente al trattamento. Tra i pazienti nei cluster 0 e 1, i tassi di mortalità in ospedale erano più alti tra coloro che ricevevano un trattamento precoce con corticosteroidi rispetto a quelli che non ne ricevevano, mentre tra i pazienti del cluster 2, il tasso di mortalità ospedaliera era più basso tra coloro che ricevevano corticosteroidi rispetto a quelli che non li ricevevano. Abbiamo effettuato una trasformazione web della previsione della diagnosi e della classificazione dei sottogruppi clinici dell'ARDS associato alla polmonite. I nostri modelli web di diagnosi precoce al letto del paziente e di classificazione clinica dei sottogruppi dell'ARDS associato alla polmonite possono aiutare i clinici a diagnosticare e trattare la malattia e a promuovere trattamenti di precisione individualizzati.

Introduction

L'insufficienza respiratoria acuta, in particolare la sindrome da disabilità respiratoria acuta (ARDS) dopo un'infezione polmonare, è un problema comune e devastante che si riscontra nei pazienti gravemente malati. Studi hanno dimostrato che l'incidenza di ARDS raggiunge fino al 10% tra i pazienti in terapia intensiva (ICU⁾¹, e il tasso di mortalità è di circa il 40^%. La polmonite grave è ampiamente considerata la principale causa della^{SDRA 4}. Poiché i sintomi clinici della polmonite grave e della SDRA sono simili, spesso è diffi....

Protocol

Questo studio ha avuto accesso al Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV) Database¹¹ (Versione 1.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/mimiciv/1.0/) e al Database¹² dell'Unità di Terapia Intensiva di Telemedicina (eICU) (Versione 2.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/eicu-crd/2.0/) dopo aver completato l'esame Protecting Human Research Participants (ID Registrazione: 44151052). Questo studio è stato condotto in conformità con i principi della Dichiarazione di Helsinki (2013), e i pazienti avevano dato il consenso affinché i loro dati venissero raccolti nei....

Results

Partecipanti
Il database MIMIC-IV includeva dati di 24.987 pazienti con polmonite, di cui 14.121 avevano ARDS associato alla polmonite (Tabella 1). Il database dell'eICU includeva dati di 20.676 pazienti con polmonite, di cui 9946 avevano ARDS associata alla polmonite (Tabella Supplementare 1).

Istituzione e verifica del modello di previsione ARDS associato alla polmonite
Abbiamo utilizz.......

Discussion

Come sappiamo, questo è il primo modello diagnostico e il primo modello di classificazione dei sottogruppi clinici che utilizza il machine learning per riportare l'ARDS nei pazienti con polmonite, e il più grande studio a riportare la diagnosi e la classificazione clinica dei sottogruppi dell'ARDS associato alla polmonite. In questo studio, abbiamo derivato e validato due modelli basati su machine learning e li abbiamo tradusi in applicazioni web per la pratica clinica e la ricerca succe.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Apache Tomcat	Base software Apache	Versione 9.0.85
Eclipse IDE	Eclissi	2023-09
Java Development Kit & nbsp;	Giava	Versione Java SE 8u381
RapidMiner Studio	Altair Engineering Inc.	Versione 9.10.001
Statistiche SPSS	IBM	Versione 23.0