在COVID-19结果中识别与种族差异相关的潜在因素:使用机器学习对现实世界的数据进行回顾性队列研究
Osama Dasa1,2, Chen Bai3, Ruba Sajdeya1
1Department of Epidemiology, College of Public Health and Health Professions and College of Medicine, University of Florida, Gainesville, FL, United States.
在COVID-19结果中的种族差异与社会经济因素和并发症有关. 非西班牙裔黑人患者由于区域剥夺和充血性心力衰竭等因素而面临更糟糕的结果,这凸显了对量身定制干预的需要.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 健康差距 研究 研究 研究 研究
背景情况:
- COVID-19的发病率和结果显示了显著的种族差异.
- 与非西班牙裔白人患者相比,非西班牙裔黑人患者的结果不成比例地更差.
- 这些差异的流行病学基础是复杂的和多因素的.
研究的目的:
- 调查非西班牙裔黑人患者与非西班牙裔白人患者COVID-19结果更差的原因.
- 通过可解释的机器学习来分析导致这些差异的各种因素的相互作用.
- 确定跨种族群体严重COVID-19结果的关键预测因素.
主要方法:
- 佛罗里达州28943例COVID-19病例的回顾性队列研究 (截至2021年4月).
- 从电子健康记录中评估先前存在的疾病,地缘社会经济因素和健康结果.
- 开发和验证极端梯度提升机器学习模型,以识别和排名结果预测因素.
主要成果:
- 非西班牙裔黑人患者更年轻,更有可能没有保险,居住在贫困和污染较高的地区.
- 充血性心力衰竭成为非西班牙裔黑人患者的主要预测因素,而年龄对非西班牙裔白人患者来说是关键因素.
- 埃利克沙乌斯共患病率指数成为共患病症合并时的顶级预测指标,提供了全面的风险衡量标准.
结论:
- 个人和地缘社会经济因素显著影响COVID-19的结果,种族群体的风险概况各不相同.
- 结果表明潜在的差异需要进一步的因果推断和统计验证.
- 量身定制的干预措施对于减少差距和改善所有人口的健康结果至关重要.
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