共同的行为模式对青少年有用关节炎分类

(每日健康)——算法可以分类幼年特发性关节炎(JIA)患者分为七个不同的组基于身体的关节肿胀或疼痛的模式可以帮助预测疾病,2月26日在网上发表的一项研究显示《公共科学图书馆·医学》杂志上。

多伦多大学的西蒙•瓦特计Eng和他的同事使用非监督机器学习来发现数据驱动的联合模式,预测临床表型和疾病轨迹。从640年的数据进行了分析发现病人与新诊断贾庆林一直跟踪连续五年,首次治疗除外非甾体类抗炎药。

研究人员发现,该模型确定七联合模式表示在发现队列:骨盆带(57例),手指(25),手腕(114),脚趾(48),脚踝(106),膝盖(283),模糊(7)。这些模式不同于临床亚型和验证在外部的119名患者。发现队列被进一步细分程度localization-the比例的活动关节协调与分配模式:本地化(≥90%;359名患者),部分本地化(60 - 90%;124),或延长(< 60%;157)。基线模式被本地化的病人经常保持与nonlocalized患者5年随访期间。

“我们的研究支持的持续收集详细的共同参与和包容模式和程度的本地化分层患者并告知治疗决策,”作者写道。

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