Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-453487" >
Developing a short-...
Developing a short-term prediction model for asthma exacerbations from Swedish primary care patients' data using machine learning - Based on the ARCTIC study
-
- Lisspers, Karin, Docent, 1954- (författare)
- Uppsala universitet,Allmänmedicin och preventivmedicin
-
- Ställberg, Björn, Docent (författare)
- Uppsala universitet,Allmänmedicin och preventivmedicin
-
- Larsson, Kjell (författare)
- Karolinska Institutet,Karolinska Inst, Integrat Toxicol, Stockholm, Sweden.
-
visa fler...
-
- Janson, Christer (författare)
- Uppsala universitet,Lung- allergi- och sömnforskning
-
- Muller, Mario (författare)
- IQVIA, Frankfurt, Germany.
-
- Luczko, Mateusz (författare)
- IQVIA, Warsaw, Poland.
-
- Bjerregaard, Bine Kjoller (författare)
- IQVIA, Copenhagen, Denmark.
-
- Bacher, Gerald (författare)
- Novartis Pharma AG, Basel, Switzerland.
-
- Holzhauer, Bjorn (författare)
- Novartis Pharma AG, Basel, Switzerland.
-
- Goyal, Pankaj (författare)
- Novartis Pharma AG, Basel, Switzerland.
-
- Johansson, Gunnar (författare)
- Uppsala universitet,Allmänmedicin och preventivmedicin
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- Elsevier, 2021
- 2021
- Engelska.
-
Ingår i: Respiratory Medicine. - : Elsevier. - 0954-6111 .- 1532-3064. ; 185
- Relaterad länk:
-
https://doi.org/10.1...
-
visa fler...
-
https://uu.diva-port... (primary) (Raw object)
-
http://www.resmedjou...
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.1...
-
http://kipublication...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Objective: The ability to predict impending asthma exacerbations may allow better utilization of healthcare resources, prevention of hospitalization and improve patient outcomes. We aimed to develop models using machine learning to predict risk of exacerbations. Methods: Data from 29,396 asthma patients was collected from electronic medical records and national registers covering clinical and epidemiological factors (e.g. comorbidities, health care contacts), between 2000 and 2013. Machine-learning classifiers were used to create models to predict exacerbations within the next 15 days. Model selection was done using the mean cross validation score of area under precision-recall curve (AUPRC). Results: The most important predictors of exacerbation were comorbidity burden and previous exacerbations. Model validation on test data yielded an AUPRC = 0.007 (95% CI: +/- 0.0002), indicating that historic clinical information alone may not be sufficient to predict a near future risk of asthma exacerbation. Conclusions: Supplementation with additional data on environmental triggers, (e.g. weather, pollen count, air quality) and from wearables, might be necessary to improve performance of the short-term predictive model to develop a more clinically useful tool.
Ämnesord
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Klinisk medicin -- Lungmedicin och allergi (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Clinical Medicine -- Respiratory Medicine and Allergy (hsv//eng)
Nyckelord
- Asthma
- Machine learning
- Exacerbation
- Hospitalization
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- art (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Lisspers, Karin, ...
-
Ställberg, Björn ...
-
Larsson, Kjell
-
Janson, Christer
-
Muller, Mario
-
Luczko, Mateusz
-
visa fler...
-
Bjerregaard, Bin ...
-
Bacher, Gerald
-
Holzhauer, Bjorn
-
Goyal, Pankaj
-
Johansson, Gunna ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Klinisk medicin
-
och Lungmedicin och ...
- Artiklar i publikationen
-
Respiratory Medi ...
- Av lärosätet
-
Uppsala universitet
-
Karolinska Institutet