使用例行收集的数据和自我报告数据的增加相关性来预测孕妇在人口层面的脆弱性
Joyce M Molenaar1,2, Ka Yin Leung3, Lindsey van der Meer4
1Population Health and Health Services Research, Centre for Public Health, Healthcare and Society, National Institute for Public Health and the Environment (RIVM), Bilthoven, the Netherlands.
通过使用例行收集的数据,可以预测生命早期的多维脆弱性. 添加自我报告的健康和生活方式信息显著提高了预防健康不平等的预测准确性.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
- 健康的社会决定因素
背景情况:
- 解决生命的第一个千天的脆弱性对于预防健康不平等至关重要.
- 需要对人口层面的多维脆弱性进行预测,以了解国家趋势.
- 常规收集的数据为预测漏洞提供了一个潜在的来源.
研究的目的:
- 评估使用例行收集的数据预测怀孕期间多维脆弱性的可行性.
- 通过结合自我报告的健康,福祉和生活方式数据来探索改进.
- 确定多维脆弱性的关键预测因素.
主要方法:
- 利用荷兰全国范围的例行收集数据和公共卫生监测数据的自我报告.
- 采用随机森林 (RF) 模型来预测多维脆弱性.
- 使用曲线下面面积 (AUC) 和F1测量评估模型性能,使用XGBoost和Lasso进行灵敏度分析.
主要成果:
- 最初的射频模型使用常规收集的数据显示出强大的预测能力 (AUC = 0.98),F1测量值为0.70.
- 纳入自我报告数据增强了模型性能,通过感知健康数据实现了0.80的F1测量.
- 关键预测因素包括自我报告的健康状况,社会经济特征和医疗保健利用模式.
结论:
- 预测怀孕期间的多维脆弱性是可行的,使用随时可用的常规收集的数据.
- 通过自我报告的信息来补充例行收集的数据,可以显著提高预测的准确性.
- 这种方法可以帮助识别面临风险的人群,以进行有针对性的干预,以减少健康不平等.
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