디지털 데이터를 사용하여 CHD 예측

주요 결과는 주제와 특징(언어 데이터 클러스터링을 위한 LDA 방법을 사용하여 도출됨)입니다.

각 참가자에 대해, 우리는 CHD 진단 전후 발생 여부와 관계없이 데이터 수집 시점까지의 계정 기록 시작부터 사용 가능한 모든 페이스북 벽 게시물을 포함했습니다. 우리는 언어적 특징(단일그램, LIWC 범주, LDA 주제)과 심혈관 사례 상태(CHD 존재 대비 부재) 간의 연관성을 피어슨 상관관계와 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 조사했습니다. 텍스트 기반 주제를 식별하는 체계적인 방법인 잠재 LDA를 적용하여 동시 발생 단어의 200개 클러스터("주제")를 생성했습니다. 각 특징 유형(단일그램, LIWC 범주, LDA 주제)에 대해, 우리는 별도의 로지스틱 회귀 모델을 적합화하고 피어슨 상관 계수를 계산하여 사례 상태에 대한 예측 값을 평가했습니다. 각 언어 기반 특징은 참가자 간 일관된 비교를 가능하게 하기 위해 사용자당 정규화된 빈도 수로 인코딩되었습니다.

프래밍햄 위험 점수로 측정한 환자의 관상동맥질환 관련 사건 예측 신뢰도.

프래밍햄 위험 점수(FRS)는 심혈관 질환(CVD) 위험을 예측하는 검증된 방법입니다. 입력 변수에는 나이, 흡연 여부, 총 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 수축기 혈압 측정값 및 고혈압 치료가 포함됩니다. 각 위험 요소를 기반으로 점수 값이 계산됩니다. 10년 위험 점수는 백분율로 도출될 수 있습니다. 위험 점수 범위는 0~20%입니다.

저위험: 향후 10년 내에 심장마비가 발생하거나 관상동맥질환으로 사망할 위험이 10% 미만인 경우.

중간 위험: 향후 10년 내에 심장마비가 발생하거나 관상동맥질환으로 사망할 위험이 10~20%인 경우.

고위험: 향후 10년 내에 심장마비가 발생하거나 관상동맥질환으로 사망할 위험이 20%를 초과하는 경우.