Desenvolvimento e validação externa de uma aplicação baseada na web para a previsão do ARDS associado à pneumonia

Summary

Este estudo tem como objetivo desenvolver e validar externamente um sistema baseado na web que integra modelos de aprendizado de máquina para diagnóstico precoce e fenotipagem clínica do SDRA associado à pneumonia, a fim de facilitar o tratamento de precisão.

Abstract

A síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) é uma doença altamente heterogênea com manifestações clínicas que podem se sobrepor a pneumonia grave, apresentando desafios para diferenciação precisa. Portanto, é urgente a previsão precoce e o agrupamento rápido de subtipos ao lado do leito dos pacientes com SDRA. Este estudo tem como objetivo desenvolver um sistema baseado na web, que inclua modelos validados de diagnóstico precoce à beira do leito e classificação clínica de subgrupos, para prever o desenvolvimento e os fenótipos da SDRA associada à pneumonia. Modelos diagnósticos e de subgrupos foram desenvolvidos e validados a partir de dois grandes bancos de dados, Medical Information Mart for Intensive CARE IV (MIMIC-IV) e Telehealth Intensive Care Unit (eICU), e incorporados a um sistema de predição baseado na web. Foram analisados dados de pacientes com pneumonia hospitalizados por mais de 24 horas entre 2008 e 2019. A coorte de derivação do MIMIC-IV incluiu 24.987 pacientes com pneumonia (14.121 com SDRA associada à pneumonia); a coorte de verificação da eUTI incluiu 20.676 pacientes com pneumonia (9946 com SDRA associada à pneumonia). No diagnóstico, o método de empilhamento de aprendizado de máquina teve melhor desempenho com um AUC de 0,919, uma precisão de 70,00%, uma precisão de 69,88% e uma recordação de 82,27% na coorte de derivação MIMIC-IV. A AUC, precisão, precisão e recordação da coorte de validação da eICU foram 0,915, 70,87%, 69,70% e 69,70%, respectivamente. A SDRA associada à pneumonia foi classificada em três fenótipos clínicos com características clínicas e desfechos diferentes, todos respondendo de forma distinta ao tratamento. Entre os pacientes dos grupos 0 e 1, as taxas de mortalidade hospitalar foram maiores entre aqueles que receberam tratamento precoce com corticosteroides do que entre aqueles que não receberam, enquanto entre os pacientes do grupo 2, a taxa de mortalidade hospitalar foi menor entre aqueles que receberam corticosteroides do que entre aqueles que não receberam. Realizamos uma transformação em teia da previsão de diagnóstico e da classificação clínica de subgrupos da SDRA associada à pneumonia. Nossos modelos baseados na web de diagnóstico precoce à beira do leito e classificação clínica de subgrupos da SDRA associada à pneumonia podem auxiliar os profissionais no diagnóstico e tratamento da doença, além de promover tratamentos de precisão individualizados.

Introduction

A insuficiência respiratória aguda, especialmente a síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) após infecção pulmonar, é um problema comum e devastador encontrado em pacientes gravemente doentes. Estudos mostraram que a incidência de SDRA pode chegar a 10% entre pacientes na UTI (UTI⁾¹, e a taxa de mortalidade é de aproximadamente 40^%. A pneumonia grave é amplamente considerada a principal causa da^{SDRA 4}. Como os sintomas clínicos de pneumonia grave e SDRA são semelhantes, muitas vezes é difícil distinguir SDRA de pneumoni....

Protocol

Este estudo acessou o Banco de Dados¹¹ (Versão 1.0) do Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV), PhysioNet: https://physionet.org/content/mimiciv/1.0/) e do Banco de Dados¹² da Unidade de Terapia Intensiva de Telemedicina (eICU) (Versão 2.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/eicu-crd/2.0/), após concluir o exame Protecting Human Research Participants (ID de Registro: 44151052). Este estudo foi conduzido de acordo com os princípios da Declaração de Helsinque (2013), e os pacientes deram consentimento para que seus dados fossem capturados nos dois bancos de dados. A....

Results

Participantes
O banco de dados MIMIC-IV incluiu dados de 24.987 pacientes com pneumonia, dos quais 14.121 tinham SDRA associada à pneumonia (Tabela 1). O banco de dados da eUTI incluiu dados de 20.676 pacientes com pneumonia, dos quais 9946 tinham SDRA associada à pneumonia (Tabela Suplementar 1).

Estabelecimento e verificação do modelo de predição de ARDS associado à pneumonia
Usamos os.......

Discussion

Como sabemos, este é o primeiro modelo diagnóstico e modelo de classificação de subgrupos clínicos usando aprendizado de máquina para relatar SDRA em pacientes com pneumonia, e o maior estudo a relatar o diagnóstico e a classificação clínica de subgrupos de SDRA associada à pneumonia. Neste estudo, derivamos e validamos dois modelos baseados em aprendizado de máquina e os traduzimos em aplicações baseadas na web para prática clínica e pesquisas subsequentes. Na coorte de validação da eUT.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Apache Tomcat	Fundação de software Apache	Versão 9.0.85
Eclipse IDE	Eclipse	2023-09
Java Development Kit & nbsp;	Java	Versão Java SE 8u381
RapidMiner Studio	Altair Engineering Inc.	Versão 9.10.001
Estatísticas SPSS	IBM	Versão 23.0