Interpretable machine learning analysis of apelin-12 for major adverse cardiovascular events after primary PCI in ST-elevation myocardial infarction
In una coorte di 464 pazienti con STEMI trattati con PCI primaria, i modelli di machine learning interpretabili hanno dimostrato prestazioni predittive simili alla regressione logistica per gli eventi avversi cardiovascolari maggiori, mentre l'analisi SHAP e la modellazione non lineare hanno identificato le variazioni dell'apelina-12 come predittori significativi, sebbene sia necessaria una validazione esterna per confermarne il valore clinico incrementale.