Survival analysis for sepsis patients: A machine learning approach to feature selection and predictive modeling
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Le résumé fourni par la source
Sepsis is a life-threatening condition that presents substantial challenges to healthcare and pharmacological management due to its high mortality rates and complex patient responses. Accurately predicting patient outcomes is essential for optimizing therapeutic interventions and improving clinical decision-making. This study evaluates the predictive performance of the Cox proportional hazards model and advanced machine learning techniques, such as extreme gradient boosting (XGBoost), gradient boosting machine (GBM), and random survival forests (RSF), in forecasting survival outcomes for sepsis patients. Feature selection methods, including adaptive elastic net (AEN), smoothly clipped absolute deviation (SCAD), minimax concave penalty (MCP), and information gain (IG), were employed to refine model performance by identifying the most relevant clinical features. The results demonstrate that XGBoost consistently outperforms the Cox model, achieving a higher concordance index and demonstrating superior accuracy in handling complex, non-linear clinical interactions. The integration of feature selection further enhanced the machine learning models' predictive capabilities. These findings emphasize the potential of machine learning techniques to improve outcome prediction and guide personalized treatment strategies, offering valuable tools for critical care settings.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Survival analysis for sepsis patients: A machine learning approach to feature selection and predictive modeling
- Date Crossref
- 01/07/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Southeast University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mount Royal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Public Health Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Science and Technology Department of Mathematics and Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Southeast University, Mount Royal University et Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering — School of Public Health, avec 2 autres affiliations.
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