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  3. Optimization of Imminent Labor Prediction Systems in Women with Threatened Preterm Labor Based on Electrohysterography

Optimization of Imminent Labor Prediction Systems in Women with Threatened Preterm Labor Based on Electrohysterography

Data de publicació: Data Ahead of Print:

Autors de IIS La Fe

Autors aliens a IIS La Fe

  • Prats-Boluda, G
  • Pastor-Tronch, J
  • Garcia-Casado, J
  • Ye-Lin, Y

Grups d'Investigació

Abstract

Preterm birth is the leading cause of death in newborns and the survivors are prone to health complications. Threatened preterm labor (TPL) is the most common cause of hospitalization in the second half of pregnancy. The current methods used in clinical practice to diagnose preterm labor, the Bishop score or cervical length, have high negative predictive values but not positive ones. In this work we analyzed the performance of computationally efficient classification algorithms, based on electrohysterographic recordings (EHG), such as random forest (RF), extreme learning machine (ELM) and K-nearest neighbors (KNN) for imminent labor (<7 days) prediction in women with TPL, using the 50th or 10th-90th percentiles of temporal, spectral and nonlinear EHG parameters with and without obstetric data inputs. Two criteria were assessed for the classifier design: F1-score and sensitivity. RFF1_2 and ELMF1_2 provided the highest F1-score values in the validation dataset, (88.17 +/- 8.34% and 90.2 +/- 4.43%) with the 50th percentile of EHG and obstetric inputs. ELMF1_2 outperformed RFF1_2 in sensitivity, being similar to those of ELMSens (sensitivity optimization). The 10th-90th percentiles did not provide a significant improvement over the 50th percentile. KNN performance was highly sensitive to the input dataset, with a high generalization capability.

Dades de la publicació

ISSN/ISSNe:
1424-8220, 1424-8220

SENSORS  MDPI AG

Tipus:
Article
Pàgines:
-
PubMed:
33916679
Factor d'Impacte:
0,803 SCImago ℠
Quartil:
Q1 SCImago ℠

Cites Rebudes en Web of Science: 5

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Keywords

  • electrohysterogram; uterine myoelectrical activity; tocolytic therapy; random forest; extreme learning machine; K-nearest neighbors; imminent labor prediction

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