将区域级的健康社会驱动因素纳入预测算法中,使用电子健康记录数据
Agata Foryciarz1, Nicole Gladish2, David H Rehkopf2,3,4,5,6
1Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA 94305, United States.
将健康的社会驱动因素 (SDOH) 纳入健康算法可以提高其准确性和适用性. 使用可访问的社会指数为改善这些预测模型提供了一种实际方法.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 预测分析是一种预测分析.
- 健康研究的社会决定因素研究
背景情况:
- 通过纳入健康的社会驱动因素 (SDOH),可以改进健康结果的预测算法.
- 在SDOH数据可用性,质量和集成方法指南方面存在挑战.
- 目前的文献显示,SDOH在算法中的使用有限,方法的变化很大.
研究的目的:
- 倡导在预测算法中使用社会指数和因素作为可访问和透明的SDOH措施.
- 为将SDOH纳入健康结果算法提供指导.
- 用现实世界的例子来展示SDOH集成的方法.
主要方法:
- 该研究建议使用区域级社会指数和因素.
- 描述了根据结果,时间和地理水平选择合适的指数的过程.
- 将方法应用于功能衰竭风险方程作为案例研究.
主要成果:
- 社会指数提供了一个切实可行的解决方案来克服SDOH数据的局限性.
- 演示示例显示了一个可行的方法,将SDOH集成到预测模型中.
- 严格纳入SDOH可以提高算法验证和通用性.
结论:
- 医疗从业者应该考虑使用社会指数来将SDOH纳入健康算法.
- 精心选择和严格实施SDOH对于算法验证至关重要.
- 有效地纳入SDOH可以提高健康预测模型的解释,性能和通用性.
更多相关视频
06:55Inverse Probability of Treatment Weighting Propensity Score using the Military Health System Data Repository and National Death Index
Published on: January 8, 2020
11:21Methodology for Establishing a Community-Wide Life Laboratory for Capturing Unobtrusive and Continuous Remote Activity and Health Data
Published on: July 27, 2018
相关概念视频
Methods of Documentation VII: EMR
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Dimensions of Health and Illness
Strategies for Assessing and Addressing Confounding
Confounding can be addressed at both the design phase of a study and through analytical methods after data...
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
Models of Health Promotion and Illness Prevention I
The health belief model (HBM) attempts to predict health-related behavior in specific belief patterns. According to the HBM, a person's...
