Abstract --Även om betydande framsteg har gjorts i diagnos och behandling av kranskärlssjukdom (CHD), ytterligare utredning behövs fortfarande. Syftet med denna studie var att utveckla ett datautvinningssystem med hjälp av associationsanalys baserad på apriori-algoritmen för bedömning av riskfaktorer relaterade till hjärthändelser. De händelser som undersöktes var: hjärtinfarkt, perkutan koronar intervention (PCI) och bypassoperation av kranskärl (CABG). Totalt 369 fall samlades in från Paphos CHD Survey, de flesta med mer än en händelse. De viktigaste riskfaktorerna, som utvunnits ur föreningen regelanalys var: kön (man), rökning, hög densitet lipoprotein, glukos, familjens historia, och historia av hypertoni. De flesta av dessa riskfaktorer extraherades också av vår grupp i en tidigare studie med hjälp av C4.5 beslut träd algoritmer, och av andra utredare. Ytterligare undersökningar med större datamängder behövs fortfarande för att kontrollera dessa resultat. Vid kranskärlssjukdom (CHD) blir de kranskärl som förser hjärtmuskeln med syre och näringsämnen förträngda av åderförkalkande stenotiska lesioner. Detta begränsar blod- och syretillförseln till hjärtat, särskilt vid ansträngning när de myokardiala metabola kraven ökar [1]. Omfattande kliniska och statistiska studier har identifierat flera faktorer som ökar risken för kranskärlssjukdom inklusive akut hjärtinfarkt [2], [3]. Ju fler riskfaktorer man kan ha, desto större är risken att utveckla kranskärlssjukdom. Ju större svårighetsgrad varje riskfaktor är, desto större är den totala risken. Denna kunskap har dock ännu inte bidragit till den betydande minskningen av CHD-incidensen. Det finns flera faktorer som bidrar till utvecklingen av en kranskärlshändelse. Dessa riskfaktorer kan delas in i två kategorier som inte kan ändras och modifieras [4]. Den första kategorin omfattar faktorer som inte kan ändras genom ingrepp som ålder, kön, familjehistoria och genetiska attribut. Modifierbara riskfaktorer är sådana för vilka antingen behandling är tillgänglig eller där alternationer i beteende kan minska andelen exponerade populationer. Etablerade, modifierbara riskfaktorer för CHD inkluderar för närvarande rökning, förhöjt kolesterol och triglycerider, M. Karaolis, L. Papaconstandinou och C. Pattichis, är med
Karaolis m.fl. utvecklat ett data mining system för att studera de patogena faktorerna av hjärtsjukdom med hjälp av association analysalgoritm REF.
Association rule analysis for the assessment of the risk of coronary heart events
{'venue': '2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': '2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}