机器学习算法使用国家注册数据来预测结核病治疗期间随访的损失
Moreno M S Rodrigues1,2,3, Beatriz Barreto-Duarte4,5,6,7, Caian L Vinhaes4,8,9
1Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil. moreno.rodrigues@fiocruz.br.
一个新的风险评分预测了结核病患者的风险.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 公共卫生 公共卫生
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 识别高风险失去随访 (LTFU) 的患者对于优化结核病 (TB) 治疗至关重要.
- 国家注册数据可以为LTFU风险的预测模型提供信息.
- 这项研究使用巴西国家数据开发了抗结核治疗 (ATT) 期间LTFU的预测得分.
研究的目的:
- 开发和验证预测成年结核病患者LTFU的风险评分.
- 利用来自巴西可报告疾病信息系统 (SINAN) 的临床数据进行风险预测.
- 创建一个工具,以帮助医疗保健工作者识别有风险的患者.
主要方法:
- 对向SINAN报告的结核病例 (2015-2022年) 的回顾性分析,不包括儿童和耐药结核病.
- 使用预处理数据开发和内部验证三种预测模型 (逻辑回归,随机森林,光梯度增强).
- 数据分为培训 (~80%) 和测试 (~20%) 组,用于模型比较.
主要成果:
- 分析了243,726例结核病例的队列;41,373例经历了LTFU.
- 开发了三种模型,使用的特征包括以前的结核病,物质使用,年龄,性别,艾滋病毒和学业水平.
- 光梯度增强模型获得了最佳性能 (AUC 0.71-0.72),并创建了一个网络计算器.
结论:
- 全国风险评分有效预测在治疗开始之前,成年结核病患者的LTFU风险.
- 关键预测因素包括学历水平,性别,年龄,以前的结核病状况和物质使用.
- 这种工具可以支持资源分配,直接观察治疗 (DOT) 决策,并改善结核病治疗的坚持.
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