使用药物处方数据来识别老年痴呆症患者中具有类似处方模式的集群
Abby Emdin1, Therese A Stukel2,3,4, Jennifer Bethell2,3,5
1Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, V1 06, 2075 Bayview Avenue, Toronto, ON, M4N 3M5, Canada.
机器学习确定了新痴呆症老年人的六种药物处方集群. 这些群体显示出明显的临床和人口差异,有助于理解这种异质人口.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 痴呆症的老年人是一个多样化的群体,这使药物管理研究复杂化.
- 无监督的机器学习可以在未标记的数据中发现模式,为复杂的处方行为提供洞察力.
研究的目的:
- 在加拿大安大略省新诊断患有痴呆症的老年人中确定常见药物处方集群.
- 调查个人特征与已识别的处方集群之间的关联.
主要方法:
- 利用基于人口的卫生行政数据库,包括药物发行记录.
- 应用了层次聚类算法,通过类似的处方模式将个人分组起来.
- 通过使用双变的多项模型,研究了个体特征和集群之间的关联.
主要成果:
- 在99,046名新痴呆症患者中,确定了六个不同的处方集群.
- 集群包括较高的心血管,中枢神经系统活性,甲状腺功能低下和呼吸道药物的处方,以及低处方组.
- 人口,临床和卫生服务使用特征与集群分配有显著的关联.
结论:
- 痴呆症患者的处方群体反映了有意义的临床和人口统计学差异.
- 应用于药理学数据的聚类方法可以帮助在异质痴呆症人群中描述复杂的并发症模式.
- 未来的研究应该探索集群在预测医疗服务使用,疾病进展和不良事件中的实用性.
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