Assessing different machine learning algorithms to identify traumatic cardiac arrest: proof of concept
Rattachement africain : dk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
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OBJECTIVE: Traumatic cardiac arrest differs from non-traumatic regarding epidemiology. This study evaluated five machine learning classifiers' ability to identify traumatic cardiac arrest in the Danish Cardiac Arrest Registry, which currently relies on manual review. METHODS: This retrospective study employed split sampling to train and test models using medical records of cardiac arrest patients from 2016 to 2021. Data were preprocessed, resampled, and classified using five classification models. Shapley Additive Explanations values were used to explain the models' predictions except for the BERT model. RESULTS: 30,171 medical records included, with 985 involving traumatic cardiac arrests. The histogram gradient boosting model achieved the highest F1-score of 0.62, with precision (positive predictive value) of 0.61 and recall (sensitivity) of 0.62. The BERT model demonstrated a recall of 0.96, a precision of 0.21, and an F1-score of 0.35. For histogram gradient boosting and random forest, the increasing presence of "car", "thorax", and "head" was linked to trauma. Further error analysis revealed that these models exhibited age-related bias by implicitly learning that traumatic cardiac arrest is more common in younger populations and less frequent in older populations. CONCLUSION: This study represents the first steps towards using machine learning algorithms to support manual validation of the Danish Cardiac Arrest Registry. Histogram gradient boosting yielded the best overall results; however, the BERT model demonstrated significantly improved recall in detecting trauma cases. Hence, applying the BERT model to the validation would substantially reduce the present workload.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Assessing different machine learning algorithms to identify traumatic cardiac arrest: proof of concept
- Date Crossref
- 01/11/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Region Zealand pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Copenhagen Prehospital Centre pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University College Copenhagen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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IT University of Copenhagen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Central Denmark Region pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Southern Denmark The Prehospital Research Unit pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Copenhagen University Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Region of Southern Denmark pays non établi dans la noticeInstitution
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Gentofte Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Prehospital Centre Emergency Medical Services pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Herlev Gentofte University Hospital Department of Cardiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Region Zealand, Prehospital Centre — University of Copenhagen et University College Copenhagen, avec 8 autres affiliations.
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