Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
MELD-Plus
Ури Картун princeton ноя 2018.jpg
Ури Картун представляет MELD-Plus в Принстонском университете, ноябрь 2018 г.
ЦельОценить степень тяжести хронического заболевания печени

MELD-Plus - это шкала риска для оценки степени тяжести хронического заболевания печени. Оценка включает девять переменных в качестве эффективных предикторов 90-дневной смертности после выписки из госпиталя по поводу цирроза. Переменные включают все компоненты модели терминальной стадии болезни печени (MELD), а также натрий, альбумин, общий холестерин, количество лейкоцитов, возраст и продолжительность пребывания в больнице. MELD-Plus был создан в результате сотрудничества между Массачусетской больницей общего профиля и IBM . [1]

Разработка MELD-Plus была основана на беспристрастном подходе к открытию биомаркеров. В этом подходе алгоритм машинного обучения выбора функций наблюдает за большой коллекцией медицинских записей и определяет небольшой набор переменных, которые могут служить наиболее эффективными предикторами для данного медицинского результата. Примером известного метода выбора функции является лассо (оператор наименьшего абсолютного сжатия и выбора). [2]

Поскольку общий холестерин и продолжительность пребывания в больнице обычно не являются единообразными факторами в разных больницах и могут различаться в разных странах, была оценена дополнительная модель, которая включала только 7 из 9 переменных. Это дало результат, близкий к результату использования всех 9 переменных, и привел к следующим ассоциациям с повышенной смертностью: INR, креатинин, общий билирубин, натрий, лейкоциты, альбумин и возраст.

Калькуляторы [ править ]

Доступен калькулятор для сравнения MELD, MELD-Na и MELD-Plus. [3]

Доступны калькуляторы для расчета MELD и MELD-Na. [4] [5] [6] [7]

Освещение в прессе [ править ]

Джонсон HR. Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков. [8]

Ливернуа С. Гарвардские исследователи разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза. [9]

Гёдерт Дж. IBM использует машинное обучение для прогнозирования смертности от цирроза. [10]

Коэн Дж. Исследователи из Гарварда, IBM, разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза. [11]

Массачусетская больница общего профиля (снимок науки). [12]

Внешняя проверка [ править ]

Призыв к дополнительной валидации MELD-Plus был опубликован в ноябре 2019 года в Европейском журнале гастроэнтерологии и гепатологии . [13]

Исследование, представленное в июне 2019 г. в Semana Digestiva [14] (Виламура, Португалия), продемонстрировало, что MELD-Plus превосходит оценку смертности через 180 дней по сравнению с другими показателями, связанными с печенью, в популяции, поступившей из-за печеночной энцефалопатии . [15]

В исследовании, опубликованном в апреле 2018 года в журнале Surgery, Gastroenterology and Oncology, сообщается о повышении точности использования MELD-Plus по сравнению с MELD в прогнозировании раннего острого повреждения почек после трансплантации печени . [16]

MELD-Plus был подтвержден с помощью Explorys. [17]

MELD-Plus был предложен как выгодный для пациентов с низкими показателями MELD-Na. [18]

Возможность альтернативных оценок для увеличения продолжительности жизни [ править ]

United Network for Organ Sharing предположила, что оценка MELD-Na (расширение MELD) может лучше ранжировать кандидатов на основе их риска предтрансплантационной смертности и, по прогнозам, спасет в общей сложности 50-60 жизней в год. [19] Кроме того, исследование, опубликованное в Медицинском журнале Новой Англии в 2008 году, показало, что использование MELD-Na вместо MELD спасет 90 жизней в период с 2005 по 2006 год. [20] По его мнению, опубликованному в июне 2018 года, соучредитель MELD-Plus Ури Картун предположил, что «... MELD-Plus, если он будет включен в систему больниц, может спасти сотни пациентов каждый год только в Соединенных Штатах». [21]

Обзор, определяющий альтернативы MELD, включая MELD-Na, MELD-саркопению, UKELD, D-MELD, iMELD и MELD-Plus, был опубликован в июне 2019 года в Seminars in Liver Disease. [22]

Оптимизированный прогноз смертности (OPOM) - еще один инструмент, который был предложен в качестве альтернативы модели терминальной стадии заболевания печени . [23] [24]

В обзоре, опубликованном в журнале Transplantation_ (журнал) в феврале 2020 года, подчеркивается важность включения методов машинного обучения в инструменты прогнозирования, связанные с печенью, особенно в контексте ограниченной точности MELD-Na при применении к пациентам с низкими оценками. [25] Transplantation_ (журнал) далее опубликовал переписку, подчеркивающую этот момент. [26]

Критика машинного обучения в прогнозном моделировании [ править ]

Chen & Asch 2017 написали: «С машинным обучением, находящимся на пике завышенных ожиданий, мы можем смягчить последующий обвал до« впадины разочарования », способствуя более глубокому пониманию возможностей и ограничений технологии». Однако авторы далее добавили: «Хотя алгоритмы прогнозирования не могут устранить медицинскую неопределенность, они уже улучшают распределение скудных ресурсов здравоохранения, помогая предотвратить госпитализацию пациентов с легочной эмболией низкого риска (PESI) и справедливо отдавая приоритет пациентам для трансплантации печени с помощью MELD набирает очки ". [27]

Исходный код [ править ]

Пример кода для расчета MELD-Plus доступен на GitHub . [28]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Картун, Ури; Кори, Кэтлин Э; Саймон, Трейси Джи; Чжэн, Хуэй; Аггарвал, Рахул; Нг, Кенни; Шоу, Стэнли Y (2017). «MELD-Plus: обобщенная оценка риска прогноза при циррозе» . PLOS ONE . 12 (10): e0186301. Bibcode : 2017PLoSO..1286301K . DOI : 10.1371 / journal.pone.0186301 . PMC  5656314 . PMID  29069090 .
  2. ↑ Цзоу, Хуэй (декабрь 2006 г.). «Адаптивное лассо и его свойства оракула». Журнал Американской статистической ассоциации . 101 (476): 1418–1429. CiteSeerX 10.1.1.710.7720 . DOI : 10.1198 / 016214506000000735 . 
  3. ^ https://github.com/kartoun/meld-plus/raw/master/MELD_Plus_Calculator.xlsx
  4. ^ https://www.mdcalc.com/meld-score-model-end-stage-liver-disease-12-older
  5. ^ https://optn.transplant.hrsa.gov/resources/allocation-calculators/meld-calculator/
  6. ^ https://reference.medscape.com/calculator/meld-score-end-stage-liver-disease
  7. ^ http://gihep.com/calculators/hepatology/meld-na/
  8. ^ «Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков» . 2017-11-17.
  9. ^ «Гарвардские исследователи разрабатывают прогностическую модель результатов цирроза» .
  10. ^ «IBM использует машинное обучение для прогнозирования показателей смертности от цирроза» .
  11. ^ «Гарвард, исследователи IBM разрабатывают модель прогнозирования результатов цирроза» .
  12. ^ «Снимок науки за октябрь 2017 г. - Массачусетская больница общего профиля, Бостон, Массачусетс» .
  13. ^ Kartoun, Uri (декабрь 2019). «МЕЛД-плюс». Европейский журнал гастроэнтерологии и гепатологии . 31 (12): 1603. DOI : 10,1097 / MEG.0000000000001563 . PMID 31688253 . 
  14. ^ http://www.semanadigestiva.pt/
  15. ^ https://figshare.com/articles/O_PAPEL_DOS_SCORES_DE_BABS_E_MELD-PLUS_EM_DOENTES_COM_ENCEFALOPATIA_HEP_TICA/11324060 [ требуется полная ссылка ]
  16. ^ Tudoroiu, Marian-Irinel; Константин, Джорджиана; Пашлару, Лилиана; Якоб, Сперанца; Георге, Кристиан; Попеску, Иринель; Томеску, Дана; Симона Георге, Лилиана (2018). «Комбинация сывороточного цистатина С, молекулы-1 повреждения почек в моче и MELD plus Score предопределяет раннее острое повреждение почек после трансплантации печени» . Хирургия, Гастроэнтерология и Онкология . 23 (2): 121. DOI : 10,21614 / SGO-23-2-121 .
  17. ^ https://www.ibm.com/downloads/cas/RPKNLL1M
  18. ^ https://journals.lww.com/transplantjournal/Fulltext/2020/06000/Is_MELD_Plus_Advantageous_for_Patients_With_Low.34.aspx
  19. ^ «Повестка дня собрания» (PDF) . optn.transplant.hrsa.gov . 2014 г.
  20. ^ Ким, В. Рэй; Биггинс, Скотт У .; Кремерс, Уолтер К .; Wiesner, Russell H .; Камат, Патрик С .; Бенсон, Джоан Т .; Эдвардс, Эрик; Терно, Терри М. (4 сентября 2008 г.). «Гипонатриемия и смертность среди пациентов, ожидающих пересадки печени» . Медицинский журнал Новой Англии . 359 (10): 1018–1026. DOI : 10.1056 / NEJMoa0801209 . PMC 4374557 . PMID 18768945 .  
  21. ^ Kartoun, Ури (2019). «К ускоренному внедрению результатов, основанных на данных, в медицине». Медицина, здравоохранение и философия . 22 (1): 153–157. DOI : 10.1007 / s11019-018-9845-у . PMID 29882052 . 
  22. ^ Сакле, Софи-Кэролайн; Самуэль, Дидье (26 июня 2019 г.). «Критический обзор MELD как надежного инструмента для приоритезации трансплантатов». Семинары по болезням печени . 39 (4): 403–413. DOI : 10,1055 / с-0039-1688750 . PMID 31242526 . 
  23. ^ "Краткое содержание заседания Комитета по трансплантации печени и кишечных органов OPTN" (PDF) . 22 октября 2019.
  24. ^ Берцимас, Димитрис; Кунг, Джерри; Тришакис, Николаос; Ван, Ючэн; Хиросе, Рютаро; Вагефи, Парсия А. (6 декабря 2018 г.). «Разработка и проверка оптимизированного прогноза смертности для кандидатов, ожидающих трансплантации печени». Американский журнал трансплантологии . 19 (4): 1109–1118. DOI : 10.1111 / ajt.15172 . PMID 30411495 . 
  25. ^ Mazumder, NR; Atiemo, K .; Каппус, М .; Cullaro, G .; Harinstein, ME; Ladner, D .; Verna, E .; Lai, J .; Левицкий, Дж. (2020). «Всесторонний обзор предикторов исходов у пациентов с низким MELD» . Трансплантация . 104 (2): 242–250. DOI : 10.1097 / TP.0000000000002956 . PMC 6994330 . PMID 31517785 .  
  26. ^ https://journals.lww.com/transplantjournal/Fulltext/2020/06000/Is_MELD_Plus_Advantageous_for_Patients_With_Low.34.aspx
  27. ^ Чен, Джонатан H; Аш, Стивен М (2017). «Машинное обучение и прогнозирование в медицине - за гранью завышенных ожиданий» . Медицинский журнал Новой Англии . 376 (26): 2507–2509. DOI : 10.1056 / NEJMp1702071 . PMC 5953825 . PMID 28657867 .  
  28. ^ "картун / мелд-плюс" . GitHub . 2018-01-07.