Выявление скрытых закономерностей: правила ассоциаций при сердечно-сосудистых заболеваниях у пациентов с сахарным диабетом 2 типа

Discovering hidden patterns: Association rules for cardiovascular diseases in type 2 diabetes mellitus
Pradeep Kumar Dabla, Kamal Upreti, Dharmsheel Shrivastav, Vimal Mehta, Divakar Singh
2024-06-14

HbA1Cинтеллектуальный анализ ассоциативных правилкоронарная болезнь сердцаслучайный уровень сахара в кровисахарный диабет 2 типа
ОБОСНОВАНИЕ: Пациенты с сочетанием сахарного диабета 2 типа (СД2) и ишемической болезни сердца (ИБС) встречаются все чаще, а исследования позволяют сопоставлять взаимосвязи между этими заболеваниями с имеющимися биологическими и клиническими данными. Целью настоящего исследования было применение анализа ассоциативных правил (ARM) для выявления устойчивых закономерностей клинических признаков, имеющих отношение к этим заболеваниям. ARM использует клинические и лабораторные данные для выявления значимых закономерностей при ИБС, ассоциированной с диабетом, с помощью алгоритмов, основанных на данных, для оптимизации принятия решений при оказании медицинской помощи. ЦЕЛЬ: Укрепить доказательную базу взаимосвязи СД2 и ИБС и продемонстрировать способность ARM выявлять новые многомерные закономерности. МЕТОДЫ: Это поперечное исследование проводилось на кафедре биохимии специализированного медицинского центра третичного уровня в Дели и включало 300 давших согласие участников, распределенных на три группы: пациенты с ИБС и диабетом, пациенты с ИБС без диабета и здоровые лица контроля — по 100 участников в каждой группе. Участники были набраны в кардиологических отделениях для госпитализированных и амбулаторных пациентов с целью забора образцов. В исследовании применяли ARM для извлечения значимых закономерностей и взаимосвязей из клинических данных с сохранением их исходных значений. РЕЗУЛЬТАТЫ: Клинический набор данных включал 35 признаков, полученных от участников. В результате анализа были сформированы правила с максимальным коэффициентом ветвления 4 и длиной правила 5; для повышения эффективности требовалось увеличение вероятности на 1%. Были выявлены выраженные закономерности, демонстрирующие сильную связь между показателями здоровья и вероятностью диабета, особенно повышенными уровнями гликированного гемоглобина (HbA1c) и случайной концентрации глюкозы в крови. ARM показал, что лица со случайной концентрацией глюкозы в крови > 175 и HbA1c > 6,6, вероятно, относятся к группе «ИБС с диабетом», что дает ценные сведения о показателях здоровья и факторах, влияющих на исходы заболевания. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Применение этого метода имеет перспективы для медицинских работников.
1
Метод добычи ассоциативных правил применили к клинико-лабораторным данным 300 участников из групп: ИБС с диабетом, ИБС без диабета и здоровые контроли.
2
Повышенные уровни HbA1C и случайной глюкозы крови оказались выраженными индикаторами диабета у пациентов с ИБС.
3
Пациенты со случайным уровнем глюкозы крови >175 и HbA1C >6,6 с высокой вероятностью относились к группе ИБС с диабетом.
4
Набор данных включал 35 клинических признаков; извлечённые правила имели максимальный коэффициент ветвления 4 и длину 5.
5
Результаты подтверждают перспективность добычи ассоциативных правил для выявления многомерных клинических закономерностей, связанных с взаимодействием СД2 и ИБС.

Пациенты с сахарным диабетом 2-го типа и ишемической болезнью сердца, включая группы с ИБС и диабетом, с ИБС без диабета и здоровых лиц

Закономерности и взаимосвязи клинических и лабораторных признаков, указывающие на ИБС при диабете, особенно связь повышенных уровней HbA1C и случайной глюкозы крови с принадлежностью к диагностической группе

Publication Details
Publication Date
2024-06-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
2
Access Type
Author Information
Authors
Pradeep Kumar Dabla
Kamal Upreti
Dharmsheel Shrivastav
Vimal Mehta
Divakar Singh
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%