统计双胞胎的建议作为向心血管干预的完全数字双胞胎技术的过渡
Peyman Sardari Nia1,2, Yuri Ganushchak1,2, Jos Maessen1,2
1Department of Cardiothoracic Surgery, Maastricht University Medical Centre, Maastricht, the Netherlands.
Interdisciplinary cardiovascular and thoracic surgery
|March 5, 2024
概括
统计双胞胎,虚拟患者数据的汇总,可以识别不同的患者群体. 这项概念验证研究表明,在整个外科手术期间检测这些群体的可行性,以改善结果.
科学领域:
- 心血管外科心血管外科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 统计双胞胎代表了来自多个虚拟患者的汇总数据.
- 检测不同的患者总量对于开发统计双胞胎至关重要.
- 了解患者的发展轨迹是个性化医学的关键.
研究的目的:
- 为统计双胞胎提供概念证明.
- 评估检测不同患者聚合物的可行性.
- 在整个外科手术期间分析患者的发展轨迹.
主要方法:
- 关膜疾病患者的回顾性队列 (2014-2020年).
- 应用两步集群分析来识别不同的患者聚合物.
- 基于治疗决策和患者特征分析总生存率.
主要成果:
- 确定了五个不同的患者群.
- 根据治疗 (药物治疗,透管管,手术) 和患者特征,生存率有很大差异.
- 最佳的药物治疗显示出一致的生存率,而通过导管的生存率取决于患者的初始因素. 不复杂的手术通常会导致更好的生存率.
结论:
- 通过基线特征,可以识别不同的虚拟患者集群.
- 可以捕捉到术后事件和外部因素对患者结果的影响.
- 这种方法支持为个性化治疗策略开发统计双胞胎.
