Tietojen ja sydänleikkausten riskin looginen analyysi

TAUSTA:

Yksi sydän- ja verisuonilääkärien tärkeimmistä tehtävistä on riskien kerrostuminen, koska se mahdollistaa aggressiivisten hoitojen asianmukaisen kohdistamisen potilaille, jotka todennäköisimmin hyötyvät niistä. Nykyaikaiset riskin kerrostusstrategiat sisältävät kliiniset pisteytysjärjestelmät sekä noninvasiivisten testien suorittamisen. Vaikka näitä lähestymistapoja käytetään yleisesti, kliinikot joutuvat silti sisällyttämään useita kliinisiä tietoja yhtenäiseen maailmanlaajuiseen riskiarviointiin. Ajatus suurten havainnointiaineistojen datan hyödyntämisestä monimutkaisten riskipisteiden kehittämiseen ja niiden käytön rohkaisemiseen rutiinikäytännössä kehittyy siksi vähitellen ja on saamassa hyväksyntää. Tietojen looginen analyysi (LAD) on mahdollisesti hyödyllinen lähestymistapa suurten tietokantojen systemaattiseen analysointiin kliinisesti hyödyllisten riskien ennustesuunnitelmien kehittämiseksi ja validoimiseksi. Toisin kuin tavalliset regressiotekniikat, LAD ei keskity ensisijaisesti yksittäisiin riskitekijöihin ja niiden välisiin kaksisuuntaisiin vuorovaikutuksiin. Pikemminkin LAD on suunniteltu tunnistamaan monimutkaisia ​​löydöksiä tai oireyhtymiä, jotka ennustavat tuloksia. Tätä menetelmää on sovellettu taloustieteen, seismologian ja öljyntutkimuksen ongelmiin, mutta ei lääketieteeseen.

SUUNNITTELUN KARRATIIVINEN:

Tutkimuksella on kolme erityistä tavoitetta: 1). soveltaa LAD:ta riskinennustusinstrumenttien kehittämiseen ja validointiin potilaiden keskuudessa, joille tehdään erilaisia ​​sydänleikkauksia. 2. verrata LAD-ennustusinstrumenttien ennustusarvoa ennusteinstrumentteihin, jotka on kehitetty käyttämällä standardeja tilastollisia menetelmiä, mukaan lukien monivaiheinen parametrinen mallinnus. 3. kehittää ennusteinstrumentteja käyttämällä suhteellisen riskin metsiä, uutta Monte Carlo -menetelmää riskiarvojen arvioimiseksi suurissa eloonjäämistietoympäristöissä, joissa on suuri määrä korreloituja muuttujia. Suhteellisen riskin metsät ovat muunnelmia Breimanin tuomista satunnaisista metsistä. Jos mahdollista, näitä menetelmiä verrataan LAD:iin. Yleistysvirheen sisäiset estimaatit, mitta siitä, kuinka hyvin menetelmä yleistyy muihin data-asetuksiin, lasketaan ja niitä käytetään ennakoivan instrumentin kehittämisessä. Suhteellisen riskin metsiä verrataan myös useisiin muihin ei-deterministisiin menetelmiin, mukaan lukien tehostus ja piikki- ja laattamuuttujien valinta. Kaikkia näitä tekniikoita voidaan käyttää monimutkaisten mallien kehittämiseen säilyttäen samalla hyvä ennustevirhe, ja ne ovat ihanteellisia korkean ulottuvuuden ongelmiin, joissa perinteiset menetelmät hajoavat. Vaikka tämä projekti keskittyy sydänleikkauksen saaneiden potilaiden riskien arviointiin, on tärkeää tunnustaa, että olemme ensisijaisesti kiinnostuneita LAD:n arvosta keinona analysoida erittäin suuria ja monimutkaisia ​​tietojoukkoja lääketieteen alalla. Tästä syystä tämän työn soveltuvuus ylittää sydänleikkaukseen joutuvien potilaiden riskin määrittämisen.

Tässä tutkimuksessa käytetyt tiedot koostuvat Cleveland Clinic Foundationin kardiovaskulaaristen tietojen rekisterin (CVIR) sydänkirurgiatiedoista. Neljä dataryhmää kootaan; Kohortti I: 18 914 CABG-potilasta vuosina 1990-2000; Kohortti II: 6952 potilasta, joille tehdään aorttaläpän vaihto; Kohortti III: 2979 potilasta, joille tehdään mitraaliläpän vaihto; Kohortti IV: 10 482 potilasta mitraaliläpän korjauksessa. Ensisijainen päätetapahtuma on pitkäaikainen kokonaiskuolleisuus; läppäleikkauspotilaille se on aktiivinen seuranta.