論文の概要: Covid-19 risk factors: Statistical learning from German healthcare claims data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02697v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 15:48:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-05 17:08:36.009501
• Title: Covid-19 risk factors: Statistical learning from German healthcare claims data
• Title（参考訳）: Covid-19のリスクファクター:ドイツの医療クレームデータからの統計的学習
• Authors: Roland Jucknewitz, Oliver Weidinger, Anja Schramm
• Abstract要約: 我々は、AOK Bayernの請求データを用いた振り返りコホート研究に基づいて、Covid-19の重度、重度、致命的なコースに対する事前のリスク要因を分析した。 方法として,候補因子の事前グループ化と事前選択を回避し,医療分類システムからの詳細な階層情報を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We analyse prior risk factors for severe, critical or fatal courses of Covid-19 based on a retrospective cohort study using claims data of the AOK Bayern. As a methodological contribution, we avoid prior grouping and pre-selection of candidate risk factors and use fine-grained hierarchical information from medical classification systems for diagnoses, pharmaceuticals and procedures, using more than 33,000 covariates. Our approach is competitive to formal analyses using well-specified morbidity groups without needing prior subject-matter knowledge. The methodology and our published coefficients may be of interest for decision makers when prioritizing protective measures towards vulnerable subpopulations as well as for researchers aiming to adjust for confounders in studies of individual risk factors also for smaller cohorts.
• Abstract（参考訳）: 我々は、AOK Bayernの請求データを用いた振り返りコホート研究に基づいて、Covid-19の重度、重度、致命的なコースに対する事前のリスク要因を分析した。 方法として, 候補因子の事前グループ化と事前選択を回避し, 33,000種以上の共変量を用いて, 診断, 医薬, 手順の詳細な階層化情報を使用する。 我々のアプローチは、事前の主観的知識を必要とせず、明確に特定された致死性グループを用いた形式解析と競合する。 この方法と公表された係数は、脆弱な亜集団に対する保護措置を優先する意思決定者や、より小さなコホートに対する個人のリスク要因の研究における共同創設者の調整を目指す研究者にとって、興味深いものかもしれない。

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