論文の概要: Screening for Diabetes Mellitus in the U.S. Population Using Neural Network Models and Complex Survey Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19752v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 00:00:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 20:08:07.663266
• Title: Screening for Diabetes Mellitus in the U.S. Population Using Neural Network Models and Complex Survey Designs
• Title（参考訳）: ニューラルネットモデルと複雑なサーベイデザインを用いた米国における糖尿病のスクリーニング
• Authors: Marcos Matabuena, Juan C. Vidal, Rahul Ghosal, Jukka-Pekka Onnela,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)モデルを用いた回帰と分類のための一般的な予測フレームワークを提案する。 この枠組みを適用し、アメリカの人口における糖尿病のリスクを評価するための頑健なリスクスコアモデルを開発する。 糖尿病に焦点が当てられているが、このNN予測フレームワークは様々な疾患や医療コホートにまたがる臨床モデルの開発に適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3849116823891987
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• Abstract: Complex survey designs are commonly employed in many medical cohorts. In such scenarios, developing case-specific predictive risk score models that reflect the unique characteristics of the study design is essential for minimizing selective biases in the statistical results. The objectives of this paper are to: (i) propose a general predictive framework for regression and classification using neural network (NN) modeling that incorporates survey weights into the estimation process; (ii) introduce an uncertainty quantification algorithm for model prediction tailored to data from complex survey designs; and (iii) apply this method to develop robust risk score models for assessing the risk of Diabetes Mellitus in the US population, utilizing data from the NHANES 2011-2014 cohort. The results indicate that models of varying complexity, each utilizing a different set of variables, demonstrate different discriminative power for predicting diabetes (with different economic cost), yet yield generalizable results at the population level. Although the focus is on diabetes, this NN predictive framework is adaptable for developing clinical models across a diverse range of diseases and medical cohorts. The software and data used in this paper are publicly available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 複雑な調査デザインは、多くの医療コホートで一般的に採用されている。 このようなシナリオでは、統計的結果の選択的バイアスを最小限に抑えるために、研究設計の特徴を反映したケース特異的予測リスクスコアモデルの開発が不可欠である。 本論文の目的は次のとおりである。 一 ニューラルネットワーク(NN)モデルを用いた回帰・分類のための一般的な予測枠組みを提案し、その推定過程にサーベイウェイトを組み込む。 二 複雑な調査設計のデータに適合したモデル予測のための不確実性定量化アルゴリズムを導入すること。 3) 本手法を適用し, NHANES 2011-2014コホートのデータを用いて, アメリカにおける糖尿病のリスク評価のためのロバストリスクスコアモデルを構築した。 以上の結果から, 糖尿病の予測能力は, それぞれ異なる変数群を用いて, 異なる経済コストで異なるが, 集団レベルでは一般化可能な結果が得られることが示された。 糖尿病に焦点が当てられているが、このNN予測フレームワークは様々な疾患や医療コホートにまたがる臨床モデルの開発に適応できる。 この論文で使用されるソフトウェアとデータはGitHubで公開されている。

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