論文の概要: Modeling differential rates of aging using routine laboratory data; Implications for morbidity and health care expenditure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09574v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 11:34:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 12:56:23.050776
• Title: Modeling differential rates of aging using routine laboratory data; Implications for morbidity and health care expenditure
• Title（参考訳）: 日常実験データを用いた老化率のモデル化 : 死亡率と医療費への影響
• Authors: Alix Jean Santos and Xavier Eugenio Asuncion and Camille Rivero-Co and Maria Eloisa Ventura and Reynaldo Geronia II and Lauren Bangerter and Natalie E. Sheils
• Abstract要約: 変動オートエンコーダを用いて2016年から2019年にかけて収集された14万個体の定期的な実験実験から、横断的データから加齢率を推定した。 次に, 高齢化率と医療費の関係について検討した。 その結果,異なる次元の年齢を理解する方法として,断面実験データを活用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aging is a multidimensional process where phenotypes change at varying rates. Longitudinal studies of aging typically involve following a cohort of individuals over the course of several years. This design is hindered by cost, attrition, and subsequently small sample size. Alternative methodologies are therefore warranted. In this study, we used a variational autoencoder to estimate rates of aging from cross-sectional data from routine laboratory tests of 1.4 million individuals collected from 2016 to 2019. By incorporating metrics that would ensure model's stability and distinctness of the dimensions, we uncovered four aging dimensions that represent the following bodily functions: 1) kidney, 2) thyroid, 3) white blood cells, and 4) liver and heart. We then examined the relationship between rates of aging on morbidity and health care expenditure. In general, faster agers along these dimensions are more likely to develop chronic diseases that are related to these bodily functions. They also had higher health care expenditures compared to the slower agers. K-means clustering of individuals based on rate of aging revealed that clusters with higher odds of developing morbidity had the highest cost across all types of health care services. Results suggest that cross-sectional laboratory data can be leveraged as an alternative methodology to understand age along the different dimensions. Moreover, rates of aging are differentially related to future costs, which can aid in the development of interventions to delay disease progression.
• Abstract（参考訳）: 加齢は、表現型が様々な速度で変化する多次元過程である。 老化に関する縦断的研究は通常、数年にわたって個人のコホートに従う。 この設計は、コスト、誘引、そしてその後小さなサンプルサイズによって妨げられる。 それゆえ、代替手段が保証される。 本研究は,2016年から2019年にかけて収集された14万個体を対象とした臨床実験から,横断的データから老化率を推定するために,変分オートエンコーダを用いた。 1) 腎, 2) 甲状腺, 3) 白血球, 4) 肝臓と心臓の身体機能を表す4つの老化次元を同定した。 次に,高齢化率と医療費の関係について検討した。 一般に、これらの次元に沿ったより速いアガーは、これらの身体機能に関連する慢性疾患を発症する可能性が高い。 彼らはまた、より遅いアガーよりも高い医療費を持っていた。 高齢化率に基づくK平均クラスタリングの結果, 死亡率の高いクラスターは, あらゆる種類の医療サービスにおいて最もコストが高かった。 その結果,異なる次元の年齢を理解する方法として,断面実験データを活用できることが示唆された。 さらに、老化率は将来のコストと差があり、病気の進行を遅らせるための介入の開発に役立てることができる。

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