Multi-classifier prediction of knee osteoarthritis progression from incomplete imbalanced longitudinal data
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Le résumé fourni par la source
Conventional inclusion criteria used in osteoarthritis clinical trials are not very effective in selecting patients who would benefit from a therapy being tested. Typically majority of selected patients show no or limited disease progression during a trial period. As a consequence, the effect of the tested treatment cannot be observed, and the efforts and resources invested in running the trial are not rewarded. This could be avoided, if selection criteria were more predictive of the future disease progression. In this article, we formulated the patient selection problem as a multi-class classification task, with classes based on clinically relevant measures of progression (over a time scale typical for clinical trials). Using data from two long-term knee osteoarthritis studies OAI and CHECK, we tested multiple algorithms and learning process configurations (including multi-classifier approaches, cost-sensitive learning, and feature selection), to identify the best performing machine learning models. We examined the behaviour of the best models, with respect to prediction errors and the impact of used features, to confirm their clinical relevance. We found that the model-based selection outperforms the conventional inclusion criteria, reducing by 20-25% the number of patients who show no progression. This result might lead to more efficient clinical trials.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-classifier prediction of knee osteoarthritis progression from incomplete imbalanced longitudinal data
- Date Crossref
- 21/05/2020
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Newcastle University Biosciences Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Heidelberg University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital Heidelberg pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University Medical Center Utrecht Department of Rheumatology & Clinical Immunology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Merck KGaA pays non établi dans la noticeEntreprise
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Centre for Life pays non établi dans la noticeInstitution
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Servier (France) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Institut de Recherches Internationales Servier (France) Immuno-inflammation Center of Therapeutic Innovation pays non établi dans la noticeEntreprise
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GlaxoSmithKline (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Delft University of Technology Department of Biomechanical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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State Research Institute Centre for Innovative Medicine Department of Regenerative Medicine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Arthritis UK pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
Biosciences Institute — Newcastle University, Heidelberg University et University Hospital Heidelberg, avec 9 autres affiliations.
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