Bakgrund: Den intensivvårdsenhet (ICU) längden av vistelse (LOS) av patienter som genomgår hjärtkirurgi kan variera avsevärt, och är ofta svårt att förutsäga inom de första timmarna efter intaget. Den tidiga kliniska utvecklingen av en hjärtkirurgisk patient kan vara prediktiv för hans LOS. Syftet med den aktuella studien var att utveckla en prediktiv modell för ICU urladdning efter icke-nödvändig hjärtkirurgi, genom att analysera de första 4 timmarna av data i den datoriserade medicinska dokumentationen av dessa patienter med Gaussian processer (GP), en maskininlärning teknik. Metoder: Icke-interventionell studie. Prediktiv modellering, separat utveckling (n = 461) och validering (n = 499) kohort. GP modeller utvecklades för att förutsäga sannolikheten för ICU ansvarsfrihet dagen efter kirurgi (klassificering uppgift), och för att förutsäga dagen för ICU ansvarsfrihet som en diskret variabel (regression uppgift). GP förutsägelser jämfördes med förutsägelser av EuroSCORE, sjuksköterskor och läkare. Klassificeringsuppgiften utvärderades med hjälp av aROC för diskriminering, och Brier Score, Brier Score Scaled, och Hosmer-Lemeshow test för kalibrering. Regressionsuppgiften utvärderades genom att jämföra medianvärdet för faktisk och förutsedd urladdning, förlustpåföljdsfunktion (LPF) ((faktisk predikterad)/faktisk) och beräkning av rotmedelvärdet för relativa fel i kvadraten (RMSRE). Resultat: Median (P25-P75) ICU vistelsens längd var 3 (2-5) dagar. För klassificering visade GP-modellen en aROC på 0,758 som var betydligt högre än sjuksköterskornas förutsägelser, men inte bättre än EuroSCORE och läkare. GP hade den bästa kalibreringen, med en Brier Score på 0,179 och Hosmer-Lemeshow p-värde på 0,382. För regression hade GP den högsta andelen patienter med en korrekt förutsagd dag för utskrivning (40 %), vilket var signifikant bättre än EuroSCORE (p < 0,001) och sjuksköterskor (p = 0,044) men motsvarande läkare. GP hade den lägsta RMSRE (0,408) av alla prediktiva modeller. Slutsatser: En GP-modell som använder PDMS-data från de första 4 timmarna efter inresa i intensivvården hos vuxna patienter med planerad hjärtkirurgi kunde förutsäga utsläpp från intensivvården som en klassificering samt en regressionsuppgift. GP-modellen visade en betydligt bättre diskriminativ kraft än EuroSCORE och ICU sjuksköterskor, och minst lika bra som förutsägelser gjorda av ICU läkare. GP-modellen var den enda väl kalibrerade modellen.
Andra dagen ICU utsläpp förutspåddes av gaussian processer REF.
Computerized prediction of intensive care unit discharge after cardiac surgery: development and validation of a Gaussian processes model
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}