开发和验证一个联合学习框架,用于检测儿童多系统炎症综合征的亚表型
Naimin Jing1,2, Xiaokang Liu1, Qiong Wu1
1Perelman School of Medicine, The University of Pennsylvania, Philadelphia, PA.
medRxiv : the preprint server for health sciences
|February 12, 2024
概括
研究人员使用一种新的分布式方法确定了儿童多系统炎症综合征 (MIS-C) 的三个不同的亚现象. 这种分类有助于制定针对MIS-C的个性化治疗策略,这是COVID-19后的一种严重疾病.
科学领域:
- 儿科重症监护医药 儿科重症监护医药
- 传染病 传染病 传染病
- 计算生物学是一种计算生物学.
背景情况:
- 儿童多系统炎症综合征 (MIS-C) 是SARS-CoV-2感染后的一种严重疾病,具有不同的临床表现.
- 通过子类型来表征MIS-C对于准确的诊断和量身定制的治疗至关重要,但多个地点的识别是具有挑战性的.
结论:
- 已识别的MIS-C亚现象为开发个性化治疗策略和改善患者治疗结果提供了关键的见解.
- 该dMLCA算法使联邦亚表型化,有效地考虑到医院间异质性在MIS-C呈现.
