A Causal and interpretable machine learning framework for postcranioplasty risk prediction and surgical decision support
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Cranioplasty is associated with a substantial burden of postoperative complications. In this multicenter study, we developed a machine learning-based clinical decision-support tool to predict the risk of postoperative complications following cranioplasty. A set of nine features was selected for model development. Among the 15 algorithms evaluated, the random forest model demonstrated the best overall performance and was validated on data from both spatial and temporal external cohorts (AUROC = 0.949, internal cross-validation; 0.930, geographical validation; and 0.932, temporal validation). Subgroup analyses by age and sex demonstrated consistently high discriminative performance (lowest AUROC = 0.927) and good calibration (O/E ratio = 1.16, 95% CI: 0.97-1.40). Analysis of causal effects of modifiable intraoperative variables on postoperative complications, with diverse counterfactual explanations and causal inference methods, including double machine learning and the T-learner framework, revealed a protective effect of subcutaneous negative-pressure drainage (ATE = -0.241) and titanium mesh (ATE = -0.191). Finally, we present the model as an accessible web-based tool for individualized, real-time clinical decision-making ( http://www.cranioplastycomplicationprediction.top ). These findings provide a practical framework for postoperative risk stratification and support the optimization of intraoperative decision-making in cranioplasty.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Causal and interpretable machine learning framework for postcranioplasty risk prediction and surgical decision support
- Date Crossref
- 21/01/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shandong University Department of Critical Care Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tang Du Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Air Force Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Daping Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Qilu Hospital of Shandong University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Hangzhou Dianzi University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Cheeloo College of Medicine and Institute of Brain and Brain-Inspired Science Department of Neurosurgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong Key Laboratory of Brain Health and Function Remodeling pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Fourth Military Medical University Tangdu Hospital pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Army Military Medical University Department of Neurosurgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Critical Care Medicine — Shandong University, Tang Du Hospital et Air Force Medical University, avec 9 autres affiliations.
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