使用因果网络进行多重调解分析的教程:从早期和晚期症状诊断COVID-19的应用
Farrokh Alemi1, Vasantha Sandhya Venu, Sai Chandra Nikhil Madduru
1Author Affiliations: Department of Health Administration and Policy, George Mason University, Fairfax, Virginia (Dr Alemi); Department of Computer Science and Engineering, Vardhaman College of Engineering, Hyderabad, India (Dr Sandhya Venu); Department of Information Technology, Maturi Venkata Subba Rao Engineering College, Hyderabad, India (Mr Madduru); and Department of Recreation, Parks, and Leisure Services Administration, Central Michigan University, Mount Pleasant, Michigan (Dr Lee).
对COVID-19症状的网络分析揭示了像发烧这样的早期症状如何预测后来的症状,如寒,有助于早期诊断. 这种方法将多重回归结果集成到因果网络模型中.
科学领域:
- 因果推理的原因推理.
- 网络分析 网络分析
- 机器学习是机器学习.
背景情况:
- 多重调解分析对于理解复杂关系至关重要.
- 传统方法包括分析回归方程中的系数.
- 基于网络的方法为研究调解提供了一个替代方案.
研究的目的:
- 展示一个基于网络的方法,用于多重调解分析.
- 应用这种方法来使用症状数据诊断COVID-19.
- 评估因果网络在医学诊断中的实用性.
主要方法:
- 通过顺序回归变量构建因果网络.
- 利用LASSO回归来识别症状对COVID-19诊断的直接和间接影响.
- 采用双胞胎建模,通过将真实数据与反事实模型进行比较来计算中介效应.
主要成果:
- 网络模型实现了0.82的接收曲线下的交叉验证面积,表明中等到高精度.
- 确定后来的症状,如,介导早期症状的影响,如发烧.
- 将19个个别回归的结果整合到一个有凝聚力的网络模型中.
结论:
- 基于网络的多重调解分析为复杂的症状关系提供了新的见解.
- 开发的程序证明了人工智能在根据症状对COVID-19患者进行分组方面的潜力.
- 这种方法可以帮助在实验室测试结果之前进行初步诊断.
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