一项以人口为基础的研究,通过使用无监督机器学习方法,探索表型集群和中风的临床结果
Ralph K Akyea1, George Ntaios2, Evangelos Kontopantelis3,4
1PRISM Research Group, Centre for Academic Primary Care, School of Medicine, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.
这项研究确定了中风后四种不同的患者表型,揭示了复发性中风和心血管死亡的不同风险. 这些发现表明,个性化护理策略可以改善中风幸存者的结果.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 神经学 神经学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 脑卒中患者表现出不同的临床,人口和生化特征.
- 这种异质性影响心血管疾病 (CVD) 发病率和死亡率.
- 目前的护理分层可能无法完全解决患者中风后的个体风险.
研究的目的:
- 用一种新的方法将发生中风的患者分为不同的表型集群.
- 评估这些表型中复发性中风和其他主要心血管结果的差异性风险.
- 探索改善患者护理分层的机会.
主要方法:
- 利用了48114名发生中风的成年患者的相关英国临床数据 (初级保健,住院,死亡记录).
- 应用数据驱动的集群分析 (卡米拉算法) 来识别患者的表型.
- 采用Cox比例危险回归来估计不良结果的风险,包括冠心病,复发性中风,心力衰竭和死亡率.
主要成果:
- 确定了四种不同的中风患者表型.
- 与集群1相比,集群2,3和4显示复合复发性中风和心血管疾病相关死亡率的风险明显更高 (HRs1.07-1.44).
- 对于复发性中风和全因死亡率观察到类似的风险趋势,但对于所有个体心血管结局都不一致.
结论:
- 证明了异质性中风患者成功分层成四种同质的表型.
- 这些表型对复发性中风和主要心血管结果的风险存在差异.
- 这些发现支持重新审视中风护理分层,以提高患者的治疗结果.
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