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Design of 1-year mortality forecast at hospital admission: A machine learning approach.
Fecha de publicación:
Autores de IIS La Fe
Participantes ajenos a IIS La Fe
- Blanes-Selva V
- Benedí JM
- García-Gómez JM
Grupos
Abstract
Palliative care is referred to a set of programs for patients that suffer life-limiting illnesses. These programs aim to maximize the quality of life (QoL) for the last stage of life. They are currently based on clinical evaluation of the risk of 1-year mortality. The main aim of this work is to develop and validate machine-learning-based models to predict the exitus of a patient within the next year using data gathered at hospital admission. Five machine-learning techniques were applied using a retrospective dataset. The evaluation was performed with five metrics computed by a resampling strategy: Accuracy, the area under the ROC curve, Specificity, Sensitivity, and the Balanced Error Rate. All models reported an AUC ROC from 0.857 to 0.91. Specifically, Gradient Boosting Classifier was the best model, producing an AUC ROC of 0.91, a sensitivity of 0.858, a specificity of 0.808, and a BER of 0.1687. Information from standard procedures at hospital admission combined with machine learning techniques produced models with competitive discriminative power. Our models reach the best results reported in the state of the art. These results demonstrate that they can be used as an accurate data-driven palliative care criteria inclusion.
Datos de la publicación
- ISSN/ISSNe:
- 1460-4582, 1741-2811
- Tipo:
- Article
- Páginas:
- -
- Factor de Impacto:
- 0,652 SCImago ℠
- Cuartil:
- Q2 SCImago ℠
HEALTH INFORMATICS JOURNAL SAGE PUBLICATIONS INC
Citas Recibidas en Web of Science: 5
Documentos
- No hay documentos
Filiaciones
Keywords
- hospital admission data, machine learning, mortality forecast, palliative care
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Cita
Blanes V,Ruiz V,Tortajada S,Benedí JM,Valdivieso B,García JM. Design of 1-year mortality forecast at hospital admission: A machine learning approach. Health Informatics J. 2021. 27. (1):1460458220987580. IF:2,934. (3).