Using Machine Learning Algorithms to Predict Hepatitis B Surface Antigen Seroclearance
المؤلفون المشاركون
Guo, Pi
Li, Xiangyong
Tian, Xiaolu
Chong, Yutian
Huang, Yutao
Li, Mengjie
Zhang, Wangjian
Du, Zhicheng
Hao, Yuantao
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hepatitis B surface antigen (HBsAg) seroclearance during treatment is associated with a better prognosis among patients with chronic hepatitis B (CHB).
Significant gaps remain in our understanding on how to predict HBsAg seroclearance accurately and efficiently based on obtainable clinical information.
This study aimed to identify the optimal model to predict HBsAg seroclearance.
We obtained the laboratory and demographic information for 2,235 patients with CHB from the South China Hepatitis Monitoring and Administration (SCHEMA) cohort.
HBsAg seroclearance occurred in 106 patients in total.
We developed models based on four algorithms, including the extreme gradient boosting (XGBoost), random forest (RF), decision tree (DCT), and logistic regression (LR).
The optimal model was identified by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
The AUCs for XGBoost, RF, DCT, and LR models were 0.891, 0.829, 0.619, and 0.680, respectively, with XGBoost showing the best predictive performance.
The variable importance plot of the XGBoost model indicated that the level of HBsAg was of high importance followed by age and the level of hepatitis B virus (HBV) DNA.
Machine learning algorithms, especially XGBoost, have appropriate performance in predicting HBsAg seroclearance.
The results showed the potential of machine learning algorithms for predicting HBsAg seroclearance utilizing obtainable clinical data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tian, Xiaolu& Chong, Yutian& Huang, Yutao& Guo, Pi& Li, Mengjie& Zhang, Wangjian…[et al.]. 2019. Using Machine Learning Algorithms to Predict Hepatitis B Surface Antigen Seroclearance. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130662
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tian, Xiaolu…[et al.]. Using Machine Learning Algorithms to Predict Hepatitis B Surface Antigen Seroclearance. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2019 (2019), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130662
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tian, Xiaolu& Chong, Yutian& Huang, Yutao& Guo, Pi& Li, Mengjie& Zhang, Wangjian…[et al.]. Using Machine Learning Algorithms to Predict Hepatitis B Surface Antigen Seroclearance. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130662
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130662
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر