Predictive Risk Modelling for Integrated Care: a Structured Review

If patients at risk of admission or readmission to hospital or other forms of care could be identified and offered suitable early interventions then their lives and long-term health may be improved by reducing the chances of future admission or readmission to care, and hopefully, their cost of care reduced. Considerable work has been carried out in this subject area especially in the USA and the UK. This has led for instance to the development of tools such as PARR, PARR-30, and the Combined Predictive Model for prediction of emergency readmission or admission to acute care. Here we perform a structured review the academic and grey literature on predictive risk tools for social care utilisation, as well as admission and readmission to general hospitals and psychiatric hospitals. This is the first phase of a project in partnership with Docobo Ltd and funded by Innovate UK,in which we seek to develop novel predictive risk tools and dashboards to assist commissioners in Clinical Commissioning Groups with the triangulation of the intelligence available from routinely collected data to optimise integrated care and better understand the complex needs of individuals.

An investigation of lower limb joint powers as a predictive measure of countermovement vertical jump height.

Measuring and tracking athletic performance is crucial to an athlete’s development and the countermovement vertical jump is often used to measure athletic performance, particularly lower limb power. The linear power developed in the lower limb is estimated through jump height. However, the relationship between angular power, produced by the joints of the lower limb, and jump height is not well understood. This study examined the contributions of the kinetic value of angular power, and its kinematic component, angular velocity, of the lower limb joints to jump height in the countermovement vertical jump. Kinematic and kinetic data were gathered from twenty varsity-level basketball and volleyball athletes as they performed six maximal effort jumps in four arm swing conditions: no-arm involvement, single-non-dominant arm swing, single-dominant arm swing, and two-arm swing. The displacement of the whole body centre of mass, peak joint powers, peak angular velocity, and locations of the peaks as a percentage of the jump’s takeoff period, were computed. Linear regressions assessed the relationship of the variables to jump height. Results demonstrated that knee peak power (p = 0.001, ß = 0.363, r = 0.363), its location within takeoff period (p = 0.023, ß = -0.256, r = 0.256), and peak knee peak angular velocity (p = 0.005, ß = 0.310, r = 0.310) were moderately linked to increased jump height. Additionally, the location, within the takeoff period, of the peak angular velocities of the hip (p = 0.003, ß = -0.318, r = 0.419) and ankle (p = 0.011, ß = 0.270, r = 0.419) were positively linked to jump height. These results highlight the importance of training the velocity and timing of joint motion beyond traditional power training protocols as well as the importance of further investigation into appropriate testing protocol that is sensitive to the contributions by individual joints in maximal effort jumping.

Karst hazard analysis towards the development of predictive karst models for southern Ontario

An investigation into karst hazard in southern Ontario has been undertaken with the intention of leading to the development of predictive karst models for this region. The reason these are not currently feasible is a lack of sufficient karst data, though this is not entirely due to the lack of karst features. Geophysical data was collected at Lake on the Mountain, Ontario as part of this karst investigation. This data was collected in order to validate the long-standing hypothesis that Lake on the Mountain was formed from a sinkhole collapse. Sub-bottom acoustic profiling data was collected in order to image the lake bottom sediments and bedrock. Vertical bedrock features interpreted as solutionally enlarged fractures were taken as evidence for karst processes on the lake bottom. Additionally, the bedrock topography shows a narrower and more elongated basin than was previously identified, and this also lies parallel to a mapped fault system in the area. This suggests that Lake on the Mountain was formed over a fault zone which also supports the sinkhole hypothesis as it would provide groundwater pathways for karst dissolution to occur. Previous sediment cores suggest that Lake on the Mountain would have formed at some point during the Wisconsinan glaciation with glacial meltwater and glacial loading as potential contributing factors to sinkhole development. A probabilistic karst model for the state of Kentucky, USA, has been generated using the Weights of Evidence method. This model is presented as an example of the predictive capabilities of these kind of data-driven modelling techniques and to show how such models could be applied to karst in Ontario. The model was able to classify 70% of the validation dataset correctly while minimizing false positive identifications. This is moderately successful and could stand to be improved. Finally, suggestions to improving the current karst model of southern Ontario are suggested with the goal of increasing investigation into karst in Ontario and streamlining the reporting system for sinkholes, caves, and other karst features so as to improve the current Ontario karst database.

Breast cancer outcomes following predictive BRCA testing in Northern Ireland

Objectives: Since 1995, BRCA testing has identified 445 women in Northern Ireland who carry a pathogenic BRCA1/2 mutation, without breast cancer (bca) at testing. This study examined outcomes with reference to management, bca risk, and incidence following positive predictive testing. Methods: Patients were identified from the regional genetics database. Electronic clinical records were used to obtain management and outcome details. Median follow-up was to bca diagnosis, risk-reducing mastectomy (rrm), death, or last follow-up. Results: 169 women had a BRCA1 mutation, and 276 BRCA2. ■ BRCA1 cohort: Median follow-up post-testing was 3 years. 56 Women (33%) had rrm, and 12 are awaiting rrm (total 68, 40%) at a median age of 36 years. 12 Women (7%) developed bca, at a median of 2 years following testing. 4 Women were diagnosed with bcas incidentally at rrm. 7 Patients had bilateral mastectomies following a cancer diagnosis. 1 Woman developed bca following rrm (1.7%). Three deaths were reported: 1 breast cancer (1.7%), 1 ovarian cancer (1.7%), and 1 with no recorded breast/ovarian cancer diagnosis. ■ BRCA2 cohort: Median follow-up post-testing was 6 years. rrm was carried out in 75 women (27%), with 20 awaiting rrm (total 95, 35%); median age: 39 years. 16 Women developed bca (5.8%), at a median of 5 years from testing. 6 Women were diagnosed with cancer incidentally at rrm; 9 women had bilateral mastectomy following diagnosis, and 1 developed bca following rrm (1.3%). Five deaths were reported: 1 bca, 1 ovarian cancer, and 3 with no recorded breast/ovarian cancer diagnosis. Conclusions: The uptake of rrm following predictive BRCA testing in Northern Ireland is comparable with that reported elsewhere. The incidence of bca following rrm is low (<2%) in our cohort, with low breast and ovarian cancer–specific mortality following positive predictive testing.

Personalized cancer medicine: molecular diagnostics, predictive biomarkers, and drug resistance.

The progressive elucidation of the molecular pathogenesis of cancer has fueled the rational development of targeted drugs for patient populations stratified by genetic characteristics. Here we discuss general challenges relating to molecular diagnostics and describe predictive biomarkers for personalized cancer medicine. We also highlight resistance mechanisms for epidermal growth factor receptor (EGFR) kinase inhibitors in lung cancer. We envisage a future requiring the use of longitudinal genome sequencing and other omics technologies alongside combinatorial treatment to overcome cellular and molecular heterogeneity and prevent resistance caused by clonal evolution.

Mécanismes psychophysiques et neuronaux de la compensation dynamique de multiples champs de force : facilitation et anticipation liée à des indices de couleur

Dans cette thèse, nous abordons le contrôle moteur du mouvement du coude à travers deux approches expérimentales : une première étude psychophysique a été effectuée chez les sujets humains, et une seconde implique des enregistrements neurophysiologiques chez le singe. Nous avons recensé plusieurs aspects non résolus jusqu’à présent dans l’apprentissage moteur, particulièrement concernant l’interférence survenant lors de l’adaptation à deux ou plusieurs champs de force anti-corrélés. Nous avons conçu un paradigme où des stimuli de couleur aident les sujets à prédire la nature du champ de force externe actuel avant qu’ils ne l’expérimentent physiquement durant des mouvements d’atteinte. Ces connaissances contextuelles faciliteraient l’adaptation à des champs de forces en diminuant l’interférence. Selon le modèle computationnel de l’apprentissage moteur MOSAIC (MOdular Selection And Identification model for Control), les stimuli de couleur aident les sujets à former « un modèle interne » de chaque champ de forces, à s’en rappeler et à faire la transition entre deux champs de force différents, sans interférence. Dans l’expérience psychophysique, quatre groupes de sujets humains ont exécuté des mouvements de flexion/extension du coude contre deux champs de forces. Chaque force visqueuse était associée à une couleur de l’écran de l’ordinateur et les deux forces étaient anti-corrélées : une force résistante (Vr) a été associée à la couleur rouge de l’écran et l’autre, assistante (Va), à la couleur verte de l’écran. Les deux premiers groupes de sujets étaient des groupes témoins : la couleur de l’écran changeait à chaque bloc de 4 essais, tandis que le champ de force ne changeait pas. Les sujets du groupe témoin Va ne rencontraient que la force assistante Va et les sujets du groupe témoin Vr performaient leurs mouvements uniquement contre une force résistante Vr. Ainsi, dans ces deux groupes témoins, les stimuli de couleur n’étaient pas pertinents pour adapter le mouvement et les sujets ne s’adaptaient qu’à une seule force (Va ou Vr). Dans les deux groupes expérimentaux, cependant, les sujets expérimentaient deux champs de forces différents dans les différents blocs d’essais (4 par bloc), associés à ces couleurs. Dans le premier groupe expérimental (groupe « indice certain », IC), la relation entre le champ de force et le stimulus (couleur de l’écran) était constante. La couleur rouge signalait toujours la force Vr tandis que la force Va était signalée par la couleur verte. L’adaptation aux deux forces anti-corrélées pour le groupe IC s’est avérée significative au cours des 10 jours d’entraînement et leurs mouvements étaient presque aussi bien ajustés que ceux des deux groupes témoins qui n’avaient expérimenté qu’une seule des deux forces. De plus, les sujets du groupe IC ont rapidement démontré des changements adaptatifs prédictifs dans leurs sorties motrices à chaque changement de couleur de l’écran, et ceci même durant leur première journée d’entraînement. Ceci démontre qu’ils pouvaient utiliser les stimuli de couleur afin de se rappeler de la commande motrice adéquate. Dans le deuxième groupe expérimental, la couleur de l’écran changeait régulièrement de vert à rouge à chaque transition de blocs d’essais, mais le changement des champs de forces était randomisé par rapport aux changements de couleur (groupe « indice-incertain », II). Ces sujets ont pris plus de temps à s’adapter aux champs de forces que les 3 autres groupes et ne pouvaient pas utiliser les stimuli de couleurs, qui n’étaient pas fiables puisque non systématiquement reliés aux champs de forces, pour faire des changements prédictifs dans leurs sorties motrices. Toutefois, tous les sujets de ce groupe ont développé une stratégie ingénieuse leur permettant d’émettre une réponse motrice « par défaut » afin de palper ou de sentir le type de la force qu’ils allaient rencontrer dans le premier essai de chaque bloc, à chaque changement de couleur. En effet, ils utilisaient la rétroaction proprioceptive liée à la nature du champ de force afin de prédire la sortie motrice appropriée pour les essais qui suivent, jusqu’au prochain changement de couleur d’écran qui signifiait la possibilité de changement de force. Cette stratégie était efficace puisque la force demeurait la même dans chaque bloc, pendant lequel la couleur de l’écran restait inchangée. Cette étude a démontré que les sujets du groupe II étaient capables d’utiliser les stimuli de couleur pour extraire des informations implicites et explicites nécessaires à la réalisation des mouvements, et qu’ils pouvaient utiliser ces informations pour diminuer l’interférence lors de l’adaptation aux forces anti-corrélées. Les résultats de cette première étude nous ont encouragés à étudier les mécanismes permettant aux sujets de se rappeler d’habiletés motrices multiples jumelées à des stimuli contextuels de couleur. Dans le cadre de notre deuxième étude, nos expériences ont été effectuées au niveau neuronal chez le singe. Notre but était alors d’élucider à quel point les neurones du cortex moteur primaire (M1) peuvent contribuer à la compensation d’un large éventail de différentes forces externes durant un mouvement de flexion/extension du coude. Par cette étude, nous avons testé l’hypothèse liée au modèle MOSAIC, selon laquelle il existe plusieurs modules contrôleurs dans le cervelet qui peuvent prédire chaque contexte et produire un signal de sortie motrice approprié pour un nombre restreint de conditions. Selon ce modèle, les neurones de M1 recevraient des entrées de la part de plusieurs contrôleurs cérébelleux spécialisés et montreraient ensuite une modulation appropriée de la réponse pour une large variété de conditions. Nous avons entraîné deux singes à adapter leurs mouvements de flexion/extension du coude dans le cadre de 5 champs de force différents : un champ nul ne présentant aucune perturbation, deux forces visqueuses anti-corrélées (assistante et résistante) qui dépendaient de la vitesse du mouvement et qui ressemblaient à celles utilisées dans notre étude psychophysique chez l’homme, une force élastique résistante qui dépendait de la position de l’articulation du coude et, finalement, un champ viscoélastique comportant une sommation linéaire de la force élastique et de la force visqueuse. Chaque champ de force était couplé à une couleur d’écran de l’ordinateur, donc nous avions un total de 5 couleurs différentes associées chacune à un champ de force (relation fixe). Les singes étaient bien adaptés aux 5 conditions de champs de forces et utilisaient les stimuli contextuels de couleur pour se rappeler de la sortie motrice appropriée au contexte de forces associé à chaque couleur, prédisant ainsi leur sortie motrice avant de sentir les effets du champ de force. Les enregistrements d’EMG ont permis d’éliminer la possibilité de co-contractions sous-tendant ces adaptations, étant donné que le patron des EMG était approprié pour compenser chaque condition de champ de force. En parallèle, les neurones de M1 ont montré des changements systématiques dans leurs activités, sur le plan unitaire et populationnel, dans chaque condition de champ de force, signalant les changements requis dans la direction, l’amplitude et le décours temporel de la sortie de force musculaire nécessaire pour compenser les 5 conditions de champs de force. Les changements dans le patron de réponse pour chaque champ de force étaient assez cohérents entre les divers neurones de M1, ce qui suggère que la plupart des neurones de M1 contribuent à la compensation de toutes les conditions de champs de force, conformément aux prédictions du modèle MOSAIC. Aussi, cette modulation de l’activité neuronale ne supporte pas l’hypothèse d’une organisation fortement modulaire de M1.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Predictive Analytics and Decision Support for Heart Failure patients

Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-08

Searching for Predictive Subgroups

Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-08