Predicting atrial fibrillation and flutter using BEHRT and identifying multimorbidity patterns using BERTopic.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

GirişAtriyal fibrilasyon ve flutter, diğer birçok kronik durumla sık sık ilişkili, yönetimlerini karmaşıklaştıran ve optimize edilmiş bakım gerektiren kalp ritmi bozukluklarıdır. Ön atriyal fibrilasyon ve flutter komorbidite modellerini analiz etmek proaktif, önleyici ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerini mümkün kılabilir.MetodlarBu nüfus temelli iç içe geçmiş vaka kontrol çalışması Kore Ulusal Sağlık Sigortası Kurumu'ndan (2002-2019) verileri analiz etti. En az üç yıllık kayıtlı iddialarla 19 yaş üstü yetişkinler dahil edildi. Vakalar, bir yıkama periyodu (2002-2006) sonrasında 2007 ve 2019 yılları arasında atriyal fibrilasyon ve flutter tanısı konmuş bireylerdi. Kontroller: 1:4'ü tabakalı rastgele örnekleme kullanılarak eşleştirildi. 5 yıllık hastalık geçmişlerini kullanarak, transformatör tabanlı bir model olan BEHRT, atriyal fibrilasyon ve flutter tahmin ederken, BERTopic cinsiyete özgü çoklu morbidite modellerini tanımladı. Öngörülen performans, alıcının çalışma karakteristik eğrisi (AUC) altındaki alan kullanılarak değerlendirildi.ResultsBEHRT, 600.030 katılımcı arasında atriyal fibrilasyon ve flutter tahmininde bulunmak için 0,80 AUC elde etti (8,661 vaka ve 591,369 kontrol). BERTopic analizi cinsiyete özgü çokmorbidite modellerini ortaya çıkardı: aort anevrizması, hipertansif kalp hastalığı ve kronik obstrüktif akciğer hastalığı erkeklerde yaygınken, Alzheimer hastalığı, Parkinson hastalığı ve romatizmal kalp hastalığı kadınlarda belirgindi.TartışmaBehrt ve BERTopic kombinasyonu, farklı cinsiyet hastalıklarını tanımlarken atriyal fibrilasyon ve flutter tahmin etme yeteneğini gösterdi. Bu bulgular, yapay zekanın kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerini geliştirme ve kronik koşullar için önleme ve yönetim stratejilerini optimize etme potansiyelinin altını çiziyor.

Özgün kaynak özetini okuyun

IntroductionAtrial fibrillation and flutter are heart rhythm disorders frequently associated with multiple other chronic conditions, complicating their management and requiring optimized care. Analyzing pre-atrial fibrillation and flutter comorbidity patterns could enable proactive, preventive, and personalized healthcare.MethodsThis population-based nested case-control study analyzed data from the Korean National Health Insurance Corporation (2002-2019). Adults aged ≥19 years with at least three years of recorded claims were included. Cases were individuals newly diagnosed with atrial fibrillation and flutter between 2007 and 2019 following a washout period (2002-2006). Controls were matched 1:4 using stratified random sampling. Using 5-year disease histories, BEHRT, a transformer-based model, predicted atrial fibrillation and flutter, while BERTopic identified sex-specific multimorbidity patterns. Predictive performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC).ResultsBEHRT achieved an AUC of 0.80 for predicting atrial fibrillation and flutter among 600,030 participants (8,661 cases and 591,369 controls). BERTopic analysis revealed sex-specific multimorbidity patterns: aortic aneurysm, hypertensive heart disease, and chronic obstructive pulmonary disease were common in males, while Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and rheumatic heart disease were prominent in females.DiscussionThe combination of BEHRT and BERTopic demonstrated the ability to predict atrial fibrillation and flutter based on multimorbid histories while identifying distinct sex-specific disease patterns. These findings underscore the potential for artificial intelligence to enhance personalized healthcare and optimize prevention and management strategies for chronic conditions.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.