納入環境數據能否提升CDS識別兒童哮喘風險的能力?( 二 ) _健康小知識

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使用不同建模方法預測不同時間范圍和變量集的哮喘發作AUC
此外，研究構建的方便患兒和其父母提供必要信息的簡約模型，用來評估不同類型數據對模型性能的貢獻。由于xgBoost模型的性能結果更優越，文章重點介紹了xgBoost模型的結果。經比較，簡約模型30天時間范圍AUC=0.664 ，使用所有數據元素的整體模型30天時間范圍AUC=0.761 ，基于臨床因素模型30天時間范圍AUC=0.742 ，故簡約模型在30天內哮喘惡化的預測性能不如整體模型和基于臨床數據的模型。同時也發現，臨床因素模型比起簡約模型，在所有時間范圍內的預測性能都更具優勢。

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不同建模方法創建的整體模型、臨床模型和簡約模型的比較
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180天范圍內模型決策規則指標性能更好
最后，研究使用了基于臨床數據的每個模型評估了決策規則的性能，以指導臨床決策支持。通過計算Precision-Recall曲線來評估決策的影響，并評估不同切點的敏感性和陽性預測值。這強調了在將風險模型轉化為決策支持工具時考慮事件發生率的重要性。
對于30天的時間范圍，如果我們希望敏感度約為70% ，使用xgBoost模型的PPV僅為2.9%；如果在180天的時間范圍， PPV則約為13.8% 。同樣，如果在180天的時間范圍內獲得一個約15%的PPV ，那么敏感度為66.2%；而在30天時間范圍內的敏感度則為1.5% 。因而，基于敏感性和PPV的決策規則指標在長期即180天時間范圍內更好。

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三個不同時間范圍內的敏感性和陽性預測值之間的關系
最后，研究者表示無法考慮所有可能對哮喘惡化產生重大影響的變量，包括藥物補充數據、室內環境和直接呼吸道病毒暴露。未來的研究將需要評估當前研究中無法包含的變量的重要性，并評估本研究中開發的模型對來自其他衛生系統的患者群體的可移植性。政策

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