論文の概要: Development of digitally obtainable 10-year risk scores for depression
and anxiety in the general population
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10087v1
- Date: Tue, 20 Apr 2021 16:16:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-21 13:50:44.188880
- Title: Development of digitally obtainable 10-year risk scores for depression
and anxiety in the general population
- Title（参考訳）: 一般住民の抑うつと不安に対するデジタル取得可能な10年間のリスクスコアの開発
- Authors: D. Morelli, N. Dolezalova, S. Ponzo, M. Colombo and D. Plans
- Abstract要約: 40万人以上の英国バイオバンク参加者のコホートを用いて、10年間の抑うつと不安の予測アルゴリズムを開発した。
デジタルソリューションにデプロイすれば、個人がリスクを追跡できるだけでなく、ライフスタイルの変化によってそのリスクを減らせるための指標も提供できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The burden of depression and anxiety in the world is rising. Identification
of individuals at increased risk of developing these conditions would help to
target them for prevention and ultimately reduce the healthcare burden. We
developed a 10-year predictive algorithm for depression and anxiety using the
full cohort of over 400,000 UK Biobank (UKB) participants without pre-existing
depression or anxiety using digitally obtainable information. From the initial
204 variables selected from UKB, processed into > 520 features, iterative
backward elimination using Cox proportional hazards model was performed to
select predictors which account for the majority of its predictive capability.
Baseline and reduced models were then trained for depression and anxiety using
both Cox and DeepSurv, a deep neural network approach to survival analysis. The
baseline Cox model achieved concordance of 0.813 and 0.778 on the validation
dataset for depression and anxiety, respectively. For the DeepSurv model,
respective concordance indices were 0.805 and 0.774. After feature selection,
the depression model contained 43 predictors and the concordance index was
0.801 for both Cox and DeepSurv. The reduced anxiety model, with 27 predictors,
achieved concordance of 0.770 in both models. The final models showed good
discrimination and calibration in the test datasets.We developed predictive
risk scores with high discrimination for depression and anxiety using the UKB
cohort, incorporating predictors which are easily obtainable via smartphone. If
deployed in a digital solution, it would allow individuals to track their risk,
as well as provide some pointers to how to decrease it through lifestyle
changes.
- Abstract（参考訳）: 世界における抑うつと不安の負担は高まっている。
これらの症状を発症するリスクが高まる個体の同定は、予防と最終的に医療負担の軽減を目標とする上で有効である。
我々は、40,000人以上の英国バイオバンク(UKB)の参加者による、既存のうつ病や不安をデジタル的に取得可能な情報を用いて、抑うつと不安を10年間予測するアルゴリズムを開発した。
The first 204 variables selected from UKB, Processing into > 520 features, alsoerative backward elimination using Cox proportional hazards model was performed to select predictors that account of the most of the predictive capabilities。
ベースラインと縮小モデルは、生存分析のためのディープニューラルネットワークアプローチであるCoxとDeepSurvを使用して、うつ病と不安のためにトレーニングされた。
coxモデルは抑うつと不安の検証データセット上で0.813と0.778の一致を達成した。
DeepSurvモデルでは、それぞれ0.805と0.774である。
特徴選択後、抑うつモデルは43の予測器を含み、一致指数はCoxとDeepSurvのそれぞれ0.801であった。
緩和された不安モデルには27の予測器があり、両方のモデルで0.770の一致を達成した。
最終モデルは, テストデータセットの判別と校正が良好であり, スマートフォンで容易に入手可能な予測器を組み込んだUKBコホートを用いて, 抑うつと不安の高い予測リスクスコアを開発した。
デジタルソリューションにデプロイすれば、個人がリスクを追跡できるだけでなく、ライフスタイルの変化によってそのリスクを減らせるための指標も提供される。
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