論文の概要: Optimizing SMS Reminder Campaigns for Pre- and Post-Diagnosis Cancer
Check-Ups using Socio-Demographics: An In-Silco Investigation Into Bladder
Cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03126v1
- Date: Thu, 4 May 2023 19:55:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 16:16:07.527396
- Title: Optimizing SMS Reminder Campaigns for Pre- and Post-Diagnosis Cancer
Check-Ups using Socio-Demographics: An In-Silco Investigation Into Bladder
Cancer
- Title(参考訳): 社会デモグラフィを用いた術前・術後がん検診におけるsmsリマインダーキャンペーンの最適化 : 膀胱癌に対するin-silco調査
- Authors: Elizaveta Savchenko, Ariel Rosenfeld, Svetlana Bunimovich-Mendrazitsky
- Abstract要約: がん検診におけるSMSリマインダーキャンペーンについて,高精細度コンピュータシミュレーションを併用した新しいフレームワークを提案する。
以上の結果から,単純な社会デマトグラフィー機能のみに基づくSMSリマインダーキャンペーンの最適化は,死亡率の統計的に有意な低下をもたらす可能性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.874094804342782
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Timely pre- and post-diagnosis check-ups are critical for cancer patients,
across all cancer types, as these often lead to better outcomes. Several
socio-demographic properties have been identified as strongly connected with
both cancer's clinical dynamics and (indirectly) with different individual
check-up behaviors. Unfortunately, existing check-up policies typically
consider only the former association explicitly. In this work, we propose a
novel framework, accompanied by a high-resolution computer simulation, to
investigate and optimize socio-demographic-based SMS reminder campaigns for
cancer check-ups. We instantiate our framework and simulation for the case of
bladder cancer, the 10th most prevalent cancer today, using extensive
real-world data. Our results indicate that optimizing an SMS reminder campaign
based solely on simple socio-demographic features can bring about a
statistically significant reduction in mortality rate compared to alternative
campaigns by up to 5.8%.
- Abstract(参考訳): 診断前および術後のタイムリーなチェックアップは、がん患者にとって、あらゆる種類のがん患者にとって重要である。
いくつかの社会デマトグラフィー特性は、がんの臨床的ダイナミクスと(間接的に)個々のチェックアップ行動に強く関係していると認識されている。
残念ながら、既存のチェックアップポリシーは通常、以前の協会のみを明示的に考慮している。
本研究では,高分解能コンピュータシミュレーションを伴って,がん検診のための社会デマトグラフィに基づくSMSリマインダーキャンペーンを探索し,最適化する新しいフレームワークを提案する。
現在最も普及している10番目の膀胱癌に対する枠組みとシミュレーションを、広範囲な実世界データを用いて検討する。
以上の結果から,smsリマインダーキャンペーンは,単純な社会デポグラフィのみに基づいて最適化することで,死亡率を最大5.8%削減できる可能性が示唆された。
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