هدف استخدام بيانات الدراسات الحقيقية في العالم الواقعي وخوارزميات التعلم الآلي الكبيرة الحجم لتحليل الميزات الدقيقة لمجموعة الأشخاص المتفوقين في علاج كبسولات الدود الكامل لمرض تصلب العظام. الهدف من ذلك هو توفير توجيهات علمية للعلاج السريري. وقد تم اختيار 162 مستشفى على مستوى البلاد في الفترة ما بين 2020 و 2021 بناءً على توجيهات الطبيب أو كتيب الأدوية للمرضى الذين يعانون من تصلب العظام ويتناولون كبسولات الدود الكامل لمدة شهرين. وقد تم تحليل بيانات المرضى السريرية متعددة الأبعاد. وتم اختيار درجة تصنيف الفعالية البصرية للزيارة بعد شهر من العلاج وإجمالي درجة أعراض تصلب العظام لتسمية الدرجة. كان الاختيار لاستخدام نموذج XGBoost بالاشتراك مع خوارزمية SHapley Additive exPlanations (SHAP) لحساب قيمة Shapley لتحديد حجم السمات المساهمة واتجاه تأثيرها وتوضيح السمات المحتملة لمجموعة الأشخاص المتفوقين. وقد تم التعرف باستخدام خوارزمية التعلم الآلي على أهمية العمر وأعراض الألم في الظهر وضغط الدم وغيرها من العوامل في تأثير تصنيف الفعالية للعلاج وكبسولات الدود الكامل. كما أظهرت الدراسة أن العمر بين 45 و 60 عامًا ودرجة أعراض الألم في الظهر في الفترة الأساسية ≥ 6 نقاط (الوسيط) ودرجة أعراض الضعف في الظهر والركبة في الفترة الأساسية ≥ 4 نقاط (الوسيط) وجود ضغط الدم الانقباضي في الفترة الأساسية ≥ 132 مم زئبق (1 ملم زئبق ≈ 0.133 كيلوباسكال) وضغط الانبساط ≥ 85 مم زئبق وتصنيف مؤشر كتلة الجسم (BMI) يصل إلى “زيادة الوزن والسمنة” تؤثر في تصنيف الفعالية سلبًا. وتأكيد أساسيات واضحة موجودة في مجموعة أشخاص متفوقين علاج كبسولات الدود الكامل في علاج تصلب العظام.

دراسات العالم الحقيقي ؛ التعلم الآلي ؛ تحليل القدرة على التفسير ؛ تصلب العظام ؛ كبسولات الدود الكامل ؛ ميزات مجموعة الأشخاص