传统方法在预测老年人潜在不适当的药物使用方面与机器学习相抗衡
Yohann Moanahere Chiu1, Caroline Sirois2, Marc Simard3
1Faculté de pharmacie, Université Laval, Québec, QC, Canada; Institut national de santé publique du Québec, Québec, QC, Canada; VITAM-Centre de recherche en santé durable, Centre intégré de santé et de services sociaux de la Capitale Nationale, Québec, QC, Canada.
机器学习模型在识别老年人潜在不适当的药物使用方面表现相似. 最重要的预测因素包括性和心理健康状况,而农村和贫困的影响力较小. 进一步的研究可能会提高预测的准确性.
科学领域:
- 药学流行病学 药学流行病学
- 健康科学 卫生科学 卫生科学
- 老年医学 老年医学
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在健康科学中越来越多地用于结果预测.
- 它在药理流行病学中的应用,特别是用于识别低于最佳的药物使用,仍然有限.
- 识别潜在不适当药物使用 (PIM) 的预测因素对于老年人有针对性的干预措施至关重要.
研究的目的:
- 为了比较各种ML模型在社区居住的老年人中PIM使用的预测性能.
- 量化和比较社会人口统计学和医疗预测因素在识别PIM使用中的相对重要性.
- 评估ML方法是否与传统方法相比提高了PIM识别.
主要方法:
- 分析了来自北克综合慢性病监测系统的1,105,295名老年人 (>65岁) 的队列.
- 使用Beers列表标准识别了潜在不合适的药物.
- 使用ROC曲线和其他性能指标,比较了五种ML模型 (梯度增强机器,物流回归,天真贝叶斯,神经网络,随机森林).
主要成果:
- 没有一个单一的ML模型比其他模型表现出优越的性能.
- 除神经网络外,所有模型都始终确定了关键预测因素,如性别,焦虑抑郁症和精神分裂症.
- 农村和社会/物质贫困指数被确定为模型中不那么重要的预测指标.
结论:
- 机器学习模型在预测老年人中PIM使用方面提供了可比的性能.
- 社会人口统计学和医疗因素,如性别和特定的心理健康状况是重要的预测因素.
- 结合额外的数据类型,如非结构化数据,可以进一步提高PIM使用的预测准确性.
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