Phát triển và xác thực nội bộ của một mô hình dự đoán đa biến về tỷ lệ tử vong sau gãy cổ xương đùi bằng các kỹ thuật học máy

Mathias Mosfeldt1, Henrik L. Jørgensen2, Jes Bruun Lauritzen3, Karl-Åke Jansson4
1Department of Orthopaedics, Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden
2Department of Clinical Biochemistry, Hvidovre Hospital, Hvidovre, Denmark
3Department of Clinical Medicine University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark
4Department of Molecular Medicine and Surgery, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden

Tóm tắt

Tóm tắtĐể ước lượng khả năng tử vong trong 1, 3, 6 và 12 tháng ở bệnh nhân gãy cổ xương đùi, chúng tôi đã áp dụng nhiều phương pháp học máy sử dụng dữ liệu tiền phẫu một cách dễ dàng. Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu thu thập theo cách tiến cứu từ một bệnh viện đại học duy nhất tại Copenhagen, Đan Mạch cho các bệnh nhân liên tiếp gãy cổ xương đùi, từ 60 tuổi trở lên, được điều trị từ tháng 9 năm 2008 đến tháng 9 năm 2010 (n = 1186). Dữ liệu sinh hóa và hồ sơ bệnh án tiền phẫu đã được sử dụng làm biến dự đoán và kết quả là sự sống sót tại 1, 3, 6 và 12 tháng sau khi gãy xương. Sau khi lựa chọn các đặc trưng cho mỗi thời điểm, một đợt phân chia phân tầng đã được thực hiện (70/30) trước khi đào tạo và xác thực các mô hình Random Forest, tăng cường gradient cực trị (XGB) và Mô hình Tuyến tính Tổng quát. Chúng tôi đã đánh giá và so sánh từng mô hình sử dụng đặc điểm vận hành người nhận (ROC), độ dốc và cắt ngang hiệu chỉnh, bài kiểm tra z của Spiegelhalter và Phân tích Đường Quyết định. Sử dụng các tổ hợp từ 10 đến 13 tham số hồ sơ và sinh hóa, chúng tôi đã có thể ước lượng thành công khả năng tử vong với diện tích dưới đường cong trên các đường cong ROC là 0,79, 0,80, 0,79 và 0,81 cho 1, 3, 6 và 12 tháng, tương ứng. Mô hình XGB là mô hình được hiệu chỉnh tốt nhất và hứa hẹn nhất. Mô hình XGB ước lượng thành công nhất khả năng tử vong sau phẫu thuật. Một mô hình dễ sử dụng có thể hữu ích trong các quyết định perioperative liên quan đến mức độ chăm sóc, nghiên cứu tập trung và thông tin cho bệnh nhân. Việc xác thực bên ngoài là cần thiết trước khi sử dụng rộng rãi và hiện đang được tiến hành, một công cụ trực tuyến đã được phát triển cho mục đích giáo dục/thực nghiệm (https://hipfx.shinyapps.io/hipfx/).

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Haentjens P, Magaziner J, Colón-Emeric CS, Vanderschueren D, Milisen K, Velkeniers B, Boonen S (2010) Meta-analysis: excess mortality after hip fracture among older women and men. Ann Intern Med 152:380–390

Odén A, McCloskey EV, Johansson H, Kanis JA (2013) Assessing the impact of osteoporosis on the burden of hip fractures. Calcif Tissue Int 92:42–49

Hernlund E, Svedbom A, Ivergård M, Compston J, Cooper C, Stenmark J, McCloskey EV, Jönsson B, Kanis JA (2013) Osteoporosis in the European Union: medical management, epidemiology and economic burden. A report prepared in collaboration with the International Osteoporosis Foundation (IOF) and the European Federation of Pharmaceutical Industry Associations (EFPIA). Arch Osteoporos 8:136

Burgos E, Gomez-Arnau JI, Diez R, Munoz L, Fernandez-Guisasola J, Garcia del Valle S (2008) Predictive value of six risk scores for outcome after surgical repair of hip fracture in elderly patients. Acta Anaesthesiol Scand 52:125–131

Maxwell MJ, Moran CG, Moppett IK (2008) Development and validation of a preoperative scoring system to predict 30 day mortality in patients undergoing hip fracture surgery. Br J Anaesth 101:511–517

Ramanathan TS, Moppett IK, Wenn R, Moran CG (2005) POSSUM scoring for patients with fractured neck of femur. Br J Anaesth 94:430–433

Pugely AJ, Martin CT, Gao Y, Klocke NF, Callaghan JJ, Marsh JL (2014) A risk calculator for short-term morbidity and mortality after hip fracture surgery. J Orthop Trauma 28:63–69

Holt G, Smith R, Duncan K, Finlayson DF, Gregori A (2008) Early mortality after surgical fixation of hip fractures in the elderly: an analysis of data from the scottish hip fracture audit. J Bone Joint Surg Br 90:1357–1363

Dawe EJ, Lindisfarne E, Singh T, McFadyen I, Stott P (2013) Sernbo score predicts survival after intracapsular hip fracture in the elderly. Ann R Coll Surg Engl 95:29–33

Sanz-Reig J, Salvador Marín J, Ferrández Martínez J, Orozco Beltrán D, Martínez López JF, Quesada Rico JA (2018) Prognostic factors and predictive model for in-hospital mortality following hip fractures in the elderly. Chin J Traumatol 21:163–169

Helm JM, Swiergosz AM, Haeberle HS, Karnuta JM, Schaffer JL, Krebs VE, Spitzer AI, Ramkumar PN (2020) Machine learning and artificial intelligence: definitions, applications, and future directions. Curr Rev Musculoskelet Med 13:69–76

Jayatilake S, Ganegoda GU (2021) Involvement of machine learning tools in healthcare decision making. J Healthcare Eng 2021:6679512

DeBaun MR, Chavez G, Fithian A, Oladeji K, Van Rysselberghe N, Goodnough LH, Bishop JA, Gardner MJ (2020) Artificial neural networks predict 30-day mortality after hip fracture: insights from machine learning. J Am Acad Orthop Surg 29:977

Li Y, Chen M, Lv H, Yin P, Zhang L, Tang P (2021) A novel machine-learning algorithm for predicting mortality risk after hip fracture surgery. Injury 52:1487–1493

Cary MP Jr, Zhuang F, Draelos RL, Pan W, Amarasekara S, Douthit BJ, Kang Y, Colón-Emeric CS (2021) Machine learning algorithms to predict mortality and allocate palliative care for older patients with hip fracture. J Am Med Dir Assoc 22:291–296

Forssten MP, Bass GA, Ismail AM, Mohseni S, Cao Y (2021) Predicting 1-year mortality after hip fracture surgery: an evaluation of multiple machine learning approaches. J Pers Med 11:727

Oosterhoff JHF, Savelberg A, Karhade AV, Gravesteijn BY, Doornberg JN, Schwab JH, Heng M (2022) Development and internal validation of a clinical prediction model using machine learning algorithms for 90 day and 2 year mortality in femoral neck fracture patients aged 65 years or above. Eur J Trauma Emerg Surg 48:4669–4682

Lei M, Han Z, Wang S, Han T, Fang S, Lin F, Huang T (2023) A machine learning-based prediction model for in-hospital mortality among critically ill patients with hip fracture: an internal and external validated study. Injury 54:636–644

Harris AHS, Trickey AW, Eddington HS, Seib CD, Kamal RN, Kuo AC, Ding Q, Giori NJ (2022) A tool to estimate risk of 30-day mortality and complications after hip fracture surgery: accurate enough for some but not all purposes? A study from the ACS-NSQIP database. Clin Orthop Relat Res 480:2335–2346

Ekegren CL, Edwards ER, Page R, Hau R, de Steiger R, Bucknill A, Liew S, Oppy A, Gabbe BJ (2016) Twelve-month mortality and functional outcomes in hip fracture patients under 65 years of age. Injury 47:2182–2188

Thoors O, Mellner C, Hedström M (2021) Good clinical outcome for the majority of younger patients with hip fractures: a Swedish nationwide study on 905 patients younger than 50 years of age. Acta Orthop 92:292–296

Pedersen SJ, Borgbjerg FM, Schousboe B, Pedersen BD, Jørgensen HL, Duus BR, Lauritzen JB (2008) A comprehensive hip fracture program reduces complication rates and mortality. J Am Geriatr Soc 56:1831–1838

Stenqvist C, Madsen CM, Riis T, Jørgensen HL, Duus BR, Lauritzen JB, van der Mark S (2016) Orthogeriatric service reduces mortality in patients with hip fracture. Geriatr Orthop Surg Rehabil 7:67–73

Parker MJ, Palmer CR (1993) A new mobility score for predicting mortality after hip fracture. J Bone Joint Surg Br 75:797–798

Stekhoven DJ, Bühlmann P (2012) MissForest–non-parametric missing value imputation for mixed-type data. Bioinformatics 28:112–118

Kursa MB, Rudnicki WR (2010) Feature selection with the boruta package. J Stat Softw 36:1–13

Breiman L (2001) Random forests. Mach Learn 45:5–32

R Core Team (2018) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna

Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KG (2015) Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. BMJ 350:g7594

Van Calster B, McLernon DJ, van Smeden M, Wynants L, Steyerberg EW, Topic Group ‘Evaluating diagnostic tests and prediction models’ of the Si (2019) Calibration: the Achilles heel of predictive analytics. BMC Med 17:230

Tilkeridis K, Ververidis A, Kiziridis G, Kotzamitelos D, Galiatsatos D, Mavropoulos R, Rechova KV, Drosos G (2018) Validity of Nottingham hip fracture score in different health systems and a new modified version validated to the Greek population. Med Sci Monit 24:7665–7672

Jonsson MH, Bentzer P, Turkiewicz A, Hommel A (2018) Accuracy of the physiological and operative severity score for the enumeration of mortality and morbidity score and the Nottingham risk score in hip fracture patients in Sweden—a prospective observational study. Acta Anaesthesiol Scand 62:1057–1063

Wiles MD, Moran CG, Sahota O, Moppett IK (2011) Nottingham hip fracture score as a predictor of one year mortality in patients undergoing surgical repair of fractured neck of femur. Br J Anaesth 106:501–504

Moppett IK, Parker M, Griffiths R, Bowers T, White SM, Moran CG (2012) Nottingham hip fracture score: longitudinal and multi-centre assessment. Br J Anaesth 109:546–550

Rushton PR, Reed MR, Pratt RK (2015) Independent validation of the Nottingham hip fracture score and identification of regional variation in patient risk within England. Bone Joint J 97:100–103

Nijmeijer WS, Folbert EC, Vermeer M, Slaets JP, Hegeman JH (2016) Prediction of early mortality following hip fracture surgery in frail elderly: the Almelo hip fracture score (AHFS). Injury 47:2138–2143

Iosifidis M, Iliopoulos E, Panagiotou A, Apostolidis K, Traios S, Giantsis G (2016) Walking ability before and after a hip fracture in elderly predict greater long-term survivorship. J Orthop Sci 21:48–52

Nordström P, Gustafson Y, Michaëlsson K, Nordström A (2015) Length of hospital stay after hip fracture and short term risk of death after discharge: a total cohort study in Sweden. BMJ 350:h696

Folbert EC, Hegeman JH, Vermeer M, Regtuijt EM, van der Velde D, Ten Duis HJ, Slaets JP (2017) Improved 1-year mortality in elderly patients with a hip fracture following integrated orthogeriatric treatment. Osteoporos Int 28:269–277

Middleton M, Wan B, da Assunçao R (2017) Improving hip fracture outcomes with integrated orthogeriatric care: a comparison between two accepted orthogeriatric models. Age Ageing 46:465–470

Malafarina V, Reginster JY, Cabrerizo S, Bruyère O, Kanis JA, Martinez JA, Zulet MA (2018) Nutritional status and nutritional treatment are related to outcomes and mortality in older adults with hip fracture. Nutrients 10:555

Modig K, Erdefelt A, Mellner C, Cederholm T, Talbäck M, Hedström M (2019) “Obesity paradox” holds true for patients with hip fracture: a registry-based cohort study. J Bone Joint Surg Am 101:888–895

Akinleye SD, Garofolo G, Culbertson MD, Homel P, Erez O (2018) The role of BMI in hip fracture surgery. Geriat Orthop Surg Rehabilit 9:2151458517747414

Meyer AC, Ek S, Drefahl S, Ahlbom A, Hedström M, Modig K (2021) Trends in hip fracture incidence, recurrence, and survival by education and comorbidity: a Swedish register-based study. Epidemiology 32:425–433

Gundel O, Thygesen LC, Gögenur I, Ekeloef S (2020) Postoperative mortality after a hip fracture over a 15-year period in Denmark: a national register study. Acta Orthop 91:58–62