МЭЛД Плюс

МЭЛД Плюс
МЭЛД Плюс
	Ури Картун представляет MELD-Plus в Принстонском университете, ноябрь 2018 г.
Цель	Оценить тяжесть хронического заболевания печени

MELD-Plus — это шкала риска для оценки тяжести хронического заболевания печени, разработанная в результате сотрудничества Массачусетской больницы общего профиля и IBM . ^{[ 1 ]} Оценка включает девять переменных, которые являются эффективными предикторами 90-дневной смертности после выписки из госпиталя, связанного с циррозом печени. Переменные включают все компоненты Модели терминальной стадии заболевания печени (MELD), а также натрий, альбумин, общий холестерин, количество лейкоцитов, возраст и продолжительность пребывания.

Поскольку общий уровень холестерина и продолжительность пребывания в больнице, как правило, не являются одинаковыми факторами в разных больницах и могут различаться в разных странах, была оценена дополнительная модель, включающая только семь из девяти переменных. Это дало результаты, близкие к результатам использования всех девяти переменных, и привело к следующим ассоциациям с повышенной смертностью: МНО, креатинин, общий билирубин, натрий, лейкоциты, альбумин и возраст.

Разработка MELD-Plus была основана на использовании объективного подхода к открытию биомаркеров. В этом подходе выбора признаков алгоритм машинного обучения наблюдает за большой коллекцией медицинских записей и определяет небольшой набор переменных, которые могут служить наиболее эффективными предикторами конкретного медицинского результата. Примером известного метода выбора признаков является лассо (оператор наименьшего абсолютного сжатия и выбора). ^{[ 2 ]}

Калькуляторы

Доступен калькулятор, позволяющий сравнивать MELD, MELD-Na и MELD-Plus. ^{[ 3 ]}

Доступны калькуляторы, способные рассчитывать MELD и MELD-Na. ^{[ 4 ]}^{[ 5 ]}^{[ 6 ]}^{[ 7 ]}

Освещение в прессе

Джонсон HR. Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков. ^{[ 8 ]}

Исследователи из Ливернуа К. Гарварда разрабатывают прогностическую модель исходов цирроза печени. ^{[ 9 ]}

Гёдерт Дж. IBM использует машинное обучение для прогнозирования уровня смертности от цирроза печени. ^{[ 10 ]}

Коэн Дж.К. Исследователи из Гарварда и IBM разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза печени. ^{[ 11 ]}

Массачусетская больница общего профиля (снимок науки). ^{[ 12 ]}

Внешняя проверка

Призыв к дополнительной валидации MELD-Plus был опубликован в ноябре 2019 года в Европейском журнале гастроэнтерологии и гепатологии . ^{[ 13 ]}

Исследование, представленное в июне 2019 года в журнале Semana Digestiva. ^{[ 14 ]} (Виламура, Португалия) продемонстрировали, что MELD-Plus превосходит показатели смертности через 180 дней по сравнению с другими показателями, связанными с печенью, в популяции, госпитализированной по поводу печеночной энцефалопатии . ^{[ 15 ]}

В исследовании, опубликованном в апреле 2018 года в журнале Surgery, Gastroenterology and Oncology, сообщается о повышенной точности использования MELD-Plus по сравнению с MELD при прогнозировании раннего острого повреждения почек после трансплантации печени . ^{[ 16 ]}

MELD-Plus был проверен с помощью Explorys. ^{[ 17 ]}

MELD-Plus был предложен как предпочтительный для пациентов с низкими показателями MELD-Na. ^{[ 18 ]}

Потенциал альтернативных оценок для увеличения продолжительности жизни

MELD 3.0 был представлен в 2021 году. ^{[ 19 ]}^{[ 20 ]} Сравнение MELD 3.0, MELD-Plus и других оценок риска для печени предлагает подходы к более оптимальному распределению печени. ^{[ 21 ]}

Объединенная сеть по совместному использованию органов предположила, что показатель MELD-Na (расширение MELD) может лучше ранжировать кандидатов на основе их риска смертности до трансплантации и, по прогнозам, спасет в общей сложности 50–60 жизней в год. ^{[ 22 ]} Кроме того, исследование, опубликованное в Медицинском журнале Новой Англии в 2008 году, показало, что использование MELD-Na вместо MELD спасет 90 жизней за период с 2005 по 2006 год. ^{[ 23 ]} В своей точке зрения, опубликованной в июне 2018 года, один из создателей MELD-Plus Ури Картун предположил, что «...MELD-Plus, если он будет включен в больничные системы, сможет ежегодно спасать сотни пациентов только в Соединенных Штатах». ^{[ 24 ]}

Обзор, в котором указаны альтернативы MELD, в том числе MELD-Na, MELD-саркопения, UKELD, D-MELD, iMELD и MELD-Plus, был опубликован в июне 2019 года на семинарах по заболеваниям печени. ^{[ 25 ]}

Оценка оптимизированного прогнозирования смертности (OPOM) — это еще один инструмент, который был предложен в качестве альтернативы модели терминальной стадии заболевания печени . ^{[ 26 ]}^{[ 27 ]}

Обзор, опубликованный в журнале «Трансплантация» в феврале 2020 года, подчеркнул важность включения методов машинного обучения в инструменты прогнозирования состояния печени, особенно в контексте ограниченной точности MELD-Na при применении к пациентам с низкими показателями. ^{[ 28 ]} Трансплантация далее опубликовала переписку, подчеркивающую этот момент. ^{[ 18 ]}

Критика машинного обучения в прогнозном моделировании

Chen & Asch 2017 писали: «Поскольку машинное обучение находится на пике завышенных ожиданий, мы можем смягчить последующий крах и превратить его в «глубину разочарования», способствуя более глубокому осознанию возможностей и ограничений технологии». Однако авторы далее добавили: «Хотя прогностические алгоритмы не могут устранить медицинскую неопределенность, они уже улучшают распределение ограниченных ресурсов здравоохранения, помогая предотвратить госпитализацию пациентов с легочной эмболией низкого риска (PESI) и справедливо отдавая приоритет пациентам по трансплантации печени с помощью МЭЛД забивает». ^{[ 29 ]}

Исходный код

Пример кода для расчета MELD-Plus доступен на GitHub . ^{[ 30 ]}

Ссылки

^ Картун, Ури; Кори, Кэтлин Э; Саймон, Трейси Дж; Чжэн, Хуэй; Аггарвал, Рахул; Нг, Кенни; Шоу, Стэнли Ю. (2017). «MELD-Plus: обобщенная оценка риска прогнозирования при циррозе печени» . ПЛОС ОДИН . 12 (10): e0186301. Бибкод : 2017PLoSO..1286301K . дои : 10.1371/journal.pone.0186301 . ПМК 5656314 . ПМИД 29069090 .
^ Цзоу, Хуэй (декабрь 2006 г.). «Адаптивное лассо и его свойства Oracle». Журнал Американской статистической ассоциации . 101 (476): 1418–1429. CiteSeerX 10.1.1.710.7720 . дои : 10.1198/016214506000000735 . S2CID 13998761 .
^ Калькулятор MELD-Plus github.com
^ «Оценка MELD (модель терминальной стадии заболевания печени) (12 лет и старше)» . MDCalc .
^ «Калькулятор МЭЛД – ОПТН» .
^ «Оценка MELD — возраст старше 12 лет» .
^ «МЭЛД На» . 19 октября 2011 г.
^ «Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков» . 17.11.2017.
^ «Исследователи из Гарварда разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза печени» .
^ «IBM использует машинное обучение для прогнозирования смертности от цирроза печени» .
^ «Исследователи Гарварда и IBM разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза печени» . 31 октября 2017 г.
^ «Снимок науки за октябрь 2017 года — Массачусетская больница общего профиля, Бостон, Массачусетс» .
^ Картун, Ури (декабрь 2019 г.). «МЭЛД-плюс». Европейский журнал гастроэнтерологии и гепатологии . 31 (12): 1603. doi : 10.1097/MEG.0000000000001563 . ПМИД 31688253 . S2CID 207894016 .
^ «Неделя пищеварения - 2020» . Semanadigestiva.pt .
^ Оливейра, Антонио; КАРВИО, Жоана; АБРЕУ, Неля; Витор Перейра; Ладейра, Нуно; Жасминс, Луис (2019). «Роль баллов Babs и Meld-Plus у пациентов с печеночной энцефалопатией» . Фиговая доля. doi : 10.6084/m9.figshare.11324060.v1 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
^ Тудоройу, Мариан-Иринель; Константин, Джорджиана; Паслару, Лилиана; Джейкоб, Хоуп; Георге, Кристиан; Попеску, Иринель; Томеску, Дана; Симона Георге, Лилиана (2018). «Комбинация сывороточного цистатина С, молекулы-1, вызывающей повреждение мочевых почек, и MELD плюс оценка предсказывает раннее острое повреждение почек после трансплантации печени» . Хирургия, гастроэнтерология и онкология . 23 (2): 121. дои : 10.21614/sgo-23-2-121 .
^ «Библиография базы данных IBM Explorys EHR» . IBM.com . Проверено 24 сентября 2023 г.
^ Jump up to: ^а ^б Картун, Ури (2020). «Полезен ли MELD-Plus для пациентов с низкими показателями MELD-Na?» . Трансплантация . 104 (6): e182. дои : 10.1097/TP.0000000000003207 . ПМИД 32433233 . S2CID 218768238 .
^ Ким, WR; Манналитара, А.; Хаймбах, JK; Камат, PS; Асрани, Словакия ; Биггинс, Юго-Западный Южный Уэльс ; Вуд, Нидерланды; Джентри, SE; Квонг, Эй Джей (2021). «MELD 3.0: Модель терминальной стадии заболевания печени, обновленная для современной эпохи» . Гастроэнтерология . 161 (6): 1887–1895.e4. дои : 10.1053/j.gastro.2021.08.050 . ПМЦ 8608337 . ПМИД 34481845 .
^ Ге, Дж.; Ким, WR; Лай, JC; Квонг, Эй Джей (2022). « Beyond MELD» — новые стратегии и технологии для улучшения прогнозирования смертности, распределения органов и результатов трансплантации печени» . Журнал гепатологии . 76 (6): 1318–1329. дои : 10.1016/j.jhep.2022.03.003 . ПМЦ 10286631 . ПМИД 35589253 . S2CID 248851536 .
^ Картун, Ури (2022). «На пути к оптимальной замене текущей версии MELD» . Журнал гепатологии . 78 (3): S0168–8278(22)02946-4. дои : 10.1016/j.jhep.2022.07.013 . ПМИД 35870703 . S2CID 250944543 .
^ «Повестка дня встречи» (PDF) . optn.transplant.hrsa.gov . 2014.
^ Ким, В. Рэй; Биггинс, Скотт В.; Кремерс, Уолтер К.; Визнер, Рассел Х.; Камат, Патрик С.; Бенсон, Джоан Т.; Эдвардс, Эрик; Терно, Терри М. (4 сентября 2008 г.). «Гипонатриемия и смертность среди пациентов в списке ожидания трансплантации печени» . Медицинский журнал Новой Англии . 359 (10): 1018–1026. doi : 10.1056/NEJMoa0801209 . ПМЦ 4374557 . ПМИД 18768945 .
^ Картун, Ури (2019). «К ускоренному внедрению результатов, основанных на данных, в медицине». Медицина, здравоохранение и философия . 22 (1): 153–157. дои : 10.1007/s11019-018-9845-y . ПМИД 29882052 . S2CID 46973857 .
^ Сакле, Софи-Кэролайн; Самуэль, Дидье (26 июня 2019 г.). «Критический обзор MELD как надежного инструмента для определения приоритетов трансплантации». Семинары по заболеваниям печени . 39 (4): 403–413. дои : 10.1055/s-0039-1688750 . ПМИД 31242526 . S2CID 195694211 .
^ «Резюме заседания комитета по трансплантации печени и кишечных органов OPTN» (PDF) . 22 октября 2019 г.
^ Берцимас, Димитрис; Кунг, Джерри; Тричакис, Николаос; Ван, Юйчен; Хиросе, Рютаро; Вагефи, Парсия А. (6 декабря 2018 г.). «Разработка и проверка оптимизированного прогноза смертности для кандидатов, ожидающих трансплантации печени» . Американский журнал трансплантологии . 19 (4): 1109–1118. дои : 10.1111/ajt.15172 . hdl : 1721.1/140776 . ПМИД 30411495 .
^ Мазумдер, Северная Каролина; Атьемо, К.; Каппус, М.; Кулларо, Дж.; Харинштейн, Мэн; Ладнер, Д.; Верна, Э.; Лай, Дж.; Левицкий, Дж. (2020). «Комплексный обзор предсказателей исхода у пациентов с низким уровнем MELD» . Трансплантация . 104 (2): 242–250. дои : 10.1097/TP.0000000000002956 . ПМК 6994330 . ПМИД 31517785 .
^ Чен, Джонатан Х; Аш, Стивен М (2017). «Машинное обучение и прогнозирование в медицине — за пределами завышенных ожиданий» . Медицинский журнал Новой Англии . 376 (26): 2507–2509. дои : 10.1056/NEJMp1702071 . ПМЦ 5953825 . ПМИД 28657867 .
^ "картун/мелд-плюс" . Гитхаб . 07.01.2018.

[pmid29069090-1] Картун, Ури; Кори, Кэтлин Э; Саймон, Трейси Дж; Чжэн, Хуэй; Аггарвал, Рахул; Нг, Кенни; Шоу, Стэнли Ю. (2017). «MELD-Plus: обобщенная оценка риска прогнозирования при циррозе печени» . ПЛОС ОДИН . 12 (10): e0186301. Бибкод : 2017PLoSO..1286301K . дои : 10.1371/journal.pone.0186301 . ПМК 5656314 . ПМИД 29069090 .

[2] Цзоу, Хуэй (декабрь 2006 г.). «Адаптивное лассо и его свойства Oracle». Журнал Американской статистической ассоциации . 101 (476): 1418–1429. CiteSeerX 10.1.1.710.7720 . дои : 10.1198/016214506000000735 . S2CID 13998761 .

[3] Калькулятор MELD-Plus github.com

[4] «Оценка MELD (модель терминальной стадии заболевания печени) (12 лет и старше)» . MDCalc .

[5] «Калькулятор МЭЛД – ОПТН» .

[6] «Оценка MELD — возраст старше 12 лет» .

[7] «МЭЛД На» . 19 октября 2011 г.

[8] «Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков» . 17.11.2017.

[9] «Исследователи из Гарварда разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза печени» .

[10] «IBM использует машинное обучение для прогнозирования смертности от цирроза печени» .

[11] «Исследователи Гарварда и IBM разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза печени» . 31 октября 2017 г.

[12] «Снимок науки за октябрь 2017 года — Массачусетская больница общего профиля, Бостон, Массачусетс» .

[13] Картун, Ури (декабрь 2019 г.). «МЭЛД-плюс». Европейский журнал гастроэнтерологии и гепатологии . 31 (12): 1603. doi : 10.1097/MEG.0000000000001563 . ПМИД 31688253 . S2CID 207894016 .

[14] «Неделя пищеварения - 2020» . Semanadigestiva.pt .

[15] Оливейра, Антонио; КАРВИО, Жоана; АБРЕУ, Неля; Витор Перейра; Ладейра, Нуно; Жасминс, Луис (2019). «Роль баллов Babs и Meld-Plus у пациентов с печеночной энцефалопатией» . Фиговая доля. doi : 10.6084/m9.figshare.11324060.v1 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )

[16] Тудоройу, Мариан-Иринель; Константин, Джорджиана; Паслару, Лилиана; Джейкоб, Хоуп; Георге, Кристиан; Попеску, Иринель; Томеску, Дана; Симона Георге, Лилиана (2018). «Комбинация сывороточного цистатина С, молекулы-1, вызывающей повреждение мочевых почек, и MELD плюс оценка предсказывает раннее острое повреждение почек после трансплантации печени» . Хирургия, гастроэнтерология и онкология . 23 (2): 121. дои : 10.21614/sgo-23-2-121 .

[17] «Библиография базы данных IBM Explorys EHR» . IBM.com . Проверено 24 сентября 2023 г.

[auto-18] Jump up to: ^а ^б Картун, Ури (2020). «Полезен ли MELD-Plus для пациентов с низкими показателями MELD-Na?» . Трансплантация . 104 (6): e182. дои : 10.1097/TP.0000000000003207 . ПМИД 32433233 . S2CID 218768238 .

[19] Ким, WR; Манналитара, А.; Хаймбах, JK; Камат, PS; Асрани, Словакия ; Биггинс, Юго-Западный Южный Уэльс ; Вуд, Нидерланды; Джентри, SE; Квонг, Эй Джей (2021). «MELD 3.0: Модель терминальной стадии заболевания печени, обновленная для современной эпохи» . Гастроэнтерология . 161 (6): 1887–1895.e4. дои : 10.1053/j.gastro.2021.08.050 . ПМЦ 8608337 . ПМИД 34481845 .

[20] Ге, Дж.; Ким, WR; Лай, JC; Квонг, Эй Джей (2022). « Beyond MELD» — новые стратегии и технологии для улучшения прогнозирования смертности, распределения органов и результатов трансплантации печени» . Журнал гепатологии . 76 (6): 1318–1329. дои : 10.1016/j.jhep.2022.03.003 . ПМЦ 10286631 . ПМИД 35589253 . S2CID 248851536 .

[21] Картун, Ури (2022). «На пути к оптимальной замене текущей версии MELD» . Журнал гепатологии . 78 (3): S0168–8278(22)02946-4. дои : 10.1016/j.jhep.2022.07.013 . ПМИД 35870703 . S2CID 250944543 .

[22] «Повестка дня встречи» (PDF) . optn.transplant.hrsa.gov . 2014.

[23] Ким, В. Рэй; Биггинс, Скотт В.; Кремерс, Уолтер К.; Визнер, Рассел Х.; Камат, Патрик С.; Бенсон, Джоан Т.; Эдвардс, Эрик; Терно, Терри М. (4 сентября 2008 г.). «Гипонатриемия и смертность среди пациентов в списке ожидания трансплантации печени» . Медицинский журнал Новой Англии . 359 (10): 1018–1026. doi : 10.1056/NEJMoa0801209 . ПМЦ 4374557 . ПМИД 18768945 .

[24] Картун, Ури (2019). «К ускоренному внедрению результатов, основанных на данных, в медицине». Медицина, здравоохранение и философия . 22 (1): 153–157. дои : 10.1007/s11019-018-9845-y . ПМИД 29882052 . S2CID 46973857 .

[25] Сакле, Софи-Кэролайн; Самуэль, Дидье (26 июня 2019 г.). «Критический обзор MELD как надежного инструмента для определения приоритетов трансплантации». Семинары по заболеваниям печени . 39 (4): 403–413. дои : 10.1055/s-0039-1688750 . ПМИД 31242526 . S2CID 195694211 .

[26] «Резюме заседания комитета по трансплантации печени и кишечных органов OPTN» (PDF) . 22 октября 2019 г.

[27] Берцимас, Димитрис; Кунг, Джерри; Тричакис, Николаос; Ван, Юйчен; Хиросе, Рютаро; Вагефи, Парсия А. (6 декабря 2018 г.). «Разработка и проверка оптимизированного прогноза смертности для кандидатов, ожидающих трансплантации печени» . Американский журнал трансплантологии . 19 (4): 1109–1118. дои : 10.1111/ajt.15172 . hdl : 1721.1/140776 . ПМИД 30411495 .

[28] Мазумдер, Северная Каролина; Атьемо, К.; Каппус, М.; Кулларо, Дж.; Харинштейн, Мэн; Ладнер, Д.; Верна, Э.; Лай, Дж.; Левицкий, Дж. (2020). «Комплексный обзор предсказателей исхода у пациентов с низким уровнем MELD» . Трансплантация . 104 (2): 242–250. дои : 10.1097/TP.0000000000002956 . ПМК 6994330 . ПМИД 31517785 .

[pmid28657867-29] Чен, Джонатан Х; Аш, Стивен М (2017). «Машинное обучение и прогнозирование в медицине — за пределами завышенных ожиданий» . Медицинский журнал Новой Англии . 376 (26): 2507–2509. дои : 10.1056/NEJMp1702071 . ПМЦ 5953825 . ПМИД 28657867 .

[30] "картун/мелд-плюс" . Гитхаб . 07.01.2018.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]