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Titel:Machine learning-based prediction of in‐hospital death for patients with takotsubo syndrome
Titelzusatz:the InterTAK-ML model
Verf.angabe:Ovidio De Filippo, Jennifer Franke, Benjamin Meder, Michel Noutsias, Ibrahim El-Battrawy, Ibrahim Akin [und viele andere]
Jahr:2023
Umfang:13 S.
Illustrationen:Diagramme
Fussnoten:Online veröffentlicht: 31. Juli 2023
Titel Quelle:Enthalten in: European journal of heart failure
Ort Quelle:Oxford : Wiley, 1999
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:25(2023), 12, Seite 2299-2311
ISSN Quelle:1879-0844
Abstract:Aims: Takotsubo syndrome (TTS) is associated with a substantial rate of adverse events. We sought to design a machine learning (ML)-based model to predict the risk of in-hospital death and to perform a clustering of TTS patients to identify different risk profiles. Methods and results: A ridge logistic regression-based ML model for predicting in-hospital death was developed on 3482 TTS patients from the International Takotsubo (InterTAK) Registry, randomly split in a train and an internal validation cohort (75% and 25% of the sample size, respectively) and evaluated in an external validation cohort (1037 patients). Thirty-one clinically relevant variables were included in the prediction model. Model performance represented the primary endpoint and was assessed according to area under the curve (AUC), sensitivity and specificity. As secondary endpoint, a K-medoids clustering algorithm was designed to stratify patients into phenotypic groups based on the 10 most relevant features emerging from the main model. The overall incidence of in-hospital death was 5.2%. The InterTAK-ML model showed an AUC of 0.89 (0.85–0.92), a sensitivity of 0.85 (0.78–0.95) and a specificity of 0.76 (0.74–0.79) in the internal validation cohort and an AUC of 0.82 (0.73–0.91), a sensitivity of 0.74 (0.61–0.87) and a specificity of 0.79 (0.77–0.81) in the external cohort for in-hospital death prediction. By exploiting the 10 variables showing the highest feature importance, TTS patients were clustered into six groups associated with different risks of in-hospital death (28.8% vs. 15.5% vs. 5.4% vs. 1.0.8% vs. 0.5%) which were consistent also in the external cohort. Conclusion: A ML-based approach for the identification of TTS patients at risk of adverse short-term prognosis is feasible and effective. The InterTAK-ML model showed unprecedented discriminative capability for the prediction of in-hospital death.
DOI:doi:10.1002/ejhf.2983
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Resolving-System: https://doi.org/10.1002/ejhf.2983
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 kostenfrei: Resolving-System: https://doi.org/10.25673/117261
 DOI: https://doi.org/10.1002/ejhf.2983
 DOI: https://doi.org/10.25673/117261
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