使用机器学习识别高剂量阿片类药物处方风险:专注于社会人口统计特征
Olabode B Ogundele1, Butros M Dahu2, Praveen Rao3
1Institute for Data Science and Informatics (MUIDSI); Missouri Telehealth Network (MTN), University of Missouri, Columbia, Missouri.
诸如年龄,种族,性别和老兵和初级保健医生的县级数据等社会人口统计因素与高剂量阿片类药物处方有关. 机器学习为有针对性的公共卫生干预确定了这些关键风险因素.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 数据科学数据科学数据科学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 高剂量阿片类药物处方带来了重大的公共卫生挑战.
- 了解复杂的风险因素对于有效的缓解策略至关重要.
研究的目的:
- 识别和解释高剂量阿片类药物处方的风险因素.
- 利用机器学习 (ML) 来分析行政索赔和社会经济数据.
主要方法:
- 将六个ML算法应用于集成的医疗补助申请 (密苏里州,2017-2021) 和美国人口普查局数据 (2018).
- 定义的高剂量处方为每天≥120毫克吗啡等价物.
- 为了模型的可解释性,利用了夏普利添加式解释 (SHAP).
主要成果:
- 社会人口统计学因素 (年龄,种族,性别) 与高剂量处方风险有关.
- 社会经济变量,包括退伍军人和初级保健医生 (PCP) 人均百分比,与增加的高剂量处方相关.
- 老年人群和患者的性别被确定为更高风险的预测因素.
结论:
- 社会人口统计学变量显著影响高剂量阿片类药物处方模式.
- 需要多方面的公共卫生战略来应对阿片类药物危机,考虑到已确定的风险因素.
- 将ML与传统流行病学相结合,为了解和缓解阿片类药物危机提供了一个全面的方法.
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