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doi:10.22028/D291-40594
Titel: | Time-dependent prediction of mortality and cytomegalovirus reactivation after allogeneic hematopoietic cell transplantation using machine learning |
VerfasserIn: | Eisenberg, Lisa Brossette, Christian Rauch, Jochen Grandjean, Andrea Ottinger, Hellmut Rissland, Jürgen Schwarz, Ulf Graf, Norbert Beelen, Dietrich W. Kiefer, Stephan Pfeifer, Nico Turki, Amin T. |
Sprache: | Englisch |
Titel: | American Journal of Hematology |
Bandnummer: | 97 |
Heft: | 10 |
Seiten: | 1309-1323 |
Verlag/Plattform: | Wiley |
Erscheinungsjahr: | 2022 |
DDC-Sachgruppe: | 610 Medizin, Gesundheit |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) effectively treats high-risk hematologic diseases but can entail HCT-specific complications, which may be minimized by appropriate patient management, supported by accurate, individual risk estimation. However, almost all HCT risk scores are limited to a single risk assessment before HCT without incorporation of additional data. We developed machine learning models that integrate both baseline patient data and time-dependent laboratory measurements to individually predict mortality and cytomegalovirus (CMV) reactivation after HCT at multiple time points per patient. These gradient boosting machine models provide well-calibrated, time-dependent risk predictions and achieved areas under the receiver-operating characteristic of 0.92 and 0.83 and areas under the precision–recall curve of 0.58 and 0.62 for prediction of mortality and CMV reactivation, respectively, in a 21-day time window. Both models were successfully validated in a prospective, non-interventional study and performed on par with expert hematologists in a pilot comparison. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1002/ajh.26671 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ajh.26671 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-405942 hdl:20.500.11880/36470 http://dx.doi.org/10.22028/D291-40594 |
ISSN: | 1096-8652 0361-8609 |
Datum des Eintrags: | 25-Sep-2023 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supporting Information |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://onlinelibrary.wiley.com/action/downloadSupplement?doi=10.1002%2Fajh.26671&file=ajh26671-sup-0001-supinfo.pdf |
Fakultät: | M - Medizinische Fakultät |
Fachrichtung: | M - Infektionsmedizin M - Pädiatrie |
Professur: | M - Prof. Dr. Norbert Graf M - Keiner Professur zugeordnet |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
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American J Hematol - 2022 - Eisenberg.pdf | 4,52 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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