Análisis de las características del grupo de pacientes avanzados en el tratamiento de la cápsula de hojas de espino blanco entero para la osteoporosis basado en el doble impulso “investigación real - aprendizaje automático”
El objetivo es utilizar datos de investigación del mundo real de gran tamaño y algoritmos de aprendizaje automático para analizar de manera precisa las características del grupo de pacientes avanzados en el tratamiento de la cápsula de hojas de espino blanco entero para la osteoporosis. El objetivo es proporcionar recomendaciones científicas para el tratamiento clínico. El método de selección consiste en un análisis de datos clínicos multidimensionales de pacientes de 162 hospitales en todo el país entre 2020 y 2021 sobre la base de las recetas o folletos de medicamentos para pacientes con osteoporosis y que toman la cápsula de hojas de espino blanco entero durante dos meses. Se eligió usar la puntuación en la escala visual analógica (VAS) en la visita posterior al tratamiento y la puntuación total de la escala de síntomas de la osteoporosis como etiquetas de nivel, y el modelo XGBoost combinado con el algoritmo SHapley Additive exPlanations (SHAP) para calcular el valor de Shapley para determinar el tamaño de la contribución de las características y su dirección de influencia, y analizar posibles características del grupo de pacientes avanzados. Los resultados mostraron que al utilizar la cápsula de hojas de espino blanco entero en el tratamiento de la osteoporosis, el algoritmo de aprendizaje automático identificó la importancia de la edad, el dolor lumbar y la presión arterial y otros factores en el efecto del nivel de clasificación del tratamiento y la cápsula de hojas de espino blanco entero. La edad entre 45 y 60 años, con una puntuación de dolor lumbar en la línea de base ≥ 6 puntos (mediana) y una puntuación de dolor lumbar y debilidad en las rodillas en la línea de base ≥ 4 puntos (mediana), así como una presión arterial diastólica en la línea de base ≥ 85 mm Hg y sistólica ≥ 132 mm Hg, y un índice de masa corporal (IMC) clasificado como “sobrepeso y obesidad” tuvo un impacto negativo en el nivel de eficacia. En conclusión, la investigación en el mundo real y el algoritmo de aprendizaje automático ayudaron a identificar las características del grupo de pacientes avanzados en el tratamiento de la osteoporosis con cápsula de hojas de espino blanco entero, con 6 características, y la presencia simultánea de 3 o más de estas características en los pacientes los hace más propensos a ser clasificados como un grupo avanzado, lo que muestra beneficios clínicos más evidentes.
关键词
Investigación del mundo real; aprendizaje automático; análisis de interpretabilidad; osteoporosis; cápsula de hojas de espino blanco entero; características del grupo de pacientes avanzados