Ofta förekommande KOL-exacerbationer har stor inverkan på sjuklighet, dödlighet och hälso- och sjukvårdskostnader. År 2020 förväntar sig Världshälsoorganisationen att KOL- och KOL-exacerbationer ska vara den tredje ledande dödsorsaken över hela världen. Dessutom beräknades det 2005 att KOL-exacerbationer kostade det amerikanska hälsovårdssystemet 38 miljarder dollar. Studier som syftar till att fastställa faktorer som har samband med återtaganden av KOL är fortfarande mycket begränsade. Dessutom har få använt en organiserad maskininlärning, känslighetsanalys metod, såsom en Random Forest (RF) statistisk modell, för att analysera detta problem. Denna studie använde RF-maskininlärningsalgoritm för att fastställa faktorer som förutser risken för multipla KOL-exacerbationer under ett enda år. Detta var en retrospektiv studie med en datauppsättning på 106 patienter. Dessa patienter delades upp slumpmässigt i utbildning (80 %) och validering (20 %) datauppsättningar, 100 gånger, med ungefär sextio variabler intialt, vilka i tidigare studier hade visat sig vara förknippade med patientens återtagande vid KOL-exacerbation. På ett interaktivt sätt skapades en RF-modell med hjälp av träningssetet och validerades på testdatasetet. Genomsnittlig område-under-kurva (AUC) statistik, känslighet, specificitet och negativa/positiva prediktiva värden (NPV, PPV) beräknades för de 100 körningarna. Följande variabler visade sig vara viktiga prediktorer för patienter med minst två KOL-exacerbationer inom ett år: sysselsättning, kroppsmasseindex, antal tidigare operationer, administrering av azitromycin/ceftraxon/moxifloxacin och albuminnivå vid intag. Medelvärdet för AUC var 0,72, känslighet 0,75, specificitet 0,56, PPV 0,7 och NPV 0,63. Histogram användes för att bekräfta konsekvent noggrannhet RF design har konsekvent visat uppmuntrande resultat. Vi förväntar oss att validera våra resultat på nya patientgrupper och förbättra noggrannheten genom att öka vår träningsdatauppsättning. Vi hoppas att identifieringen av patienter i riskzonen för frekventa återtaganden kommer att förbättra patientresultatet och spara värdefulla sjukhusresurser.
b. Upptäcka KOL-symtomexacerbationer över tid: Andra KOL-relaterade arbeten inkluderar REF, där ett system för att fastställa faktorer som förutser risker för multipla KOL-exacerbationer under ett enda år utvecklades.
A prediction model for COPD readmissions: catching up, catching our breath, and improving a national problem
{'venue': 'Journal of Community Hospital Internal Medicine Perspectives', 'journal': 'Journal of Community Hospital Internal Medicine Perspectives', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}