論文の概要: Analyzing Geospatial and Socioeconomic Disparities in Breast Cancer Screening Among Populations in the United States: Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06800v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 21:07:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 04:36:17.171388
• Title: Analyzing Geospatial and Socioeconomic Disparities in Breast Cancer Screening Among Populations in the United States: Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 米国における乳癌検診における地理空間と社会経済の差異の分析 : 機械学習によるアプローチ
• Authors: Soheil Hashtarkhani, Yiwang Zhou, Fekede Asefa Kumsa, Shelley White-Means, David L Schwartz, Arash Shaban-Nejad,
• Abstract要約: 本研究はアメリカ合衆国全国の乳癌検診率を評価することを目的としている。 2018年と2020年の国勢調査におけるマンモグラフィー検診データを収集した。 72337回の国勢調査において,13変数からなる健康決定因子の大規模データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3958317527488535
• License:
• Abstract: Breast cancer screening plays a pivotal role in early detection and subsequent effective management of the disease, impacting patient outcomes and survival rates. This study aims to assess breast cancer screening rates nationwide in the United States and investigate the impact of social determinants of health on these screening rates. Data on mammography screening at the census tract level for 2018 and 2020 were collected from the Behavioral Risk Factor Surveillance System. We developed a large dataset of social determinants of health, comprising 13 variables for 72337 census tracts. Spatial analysis employing Getis-Ord Gi statistics was used to identify clusters of high and low breast cancer screening rates. To evaluate the influence of these social determinants, we implemented a random forest model, with the aim of comparing its performance to linear regression and support vector machine models. The models were evaluated using R2 and root mean squared error metrics. Shapley Additive Explanations values were subsequently used to assess the significance of variables and direction of their influence. Geospatial analysis revealed elevated screening rates in the eastern and northern United States, while central and midwestern regions exhibited lower rates. The random forest model demonstrated superior performance, with an R2=64.53 and root mean squared error of 2.06 compared to linear regression and support vector machine models. Shapley Additive Explanations values indicated that the percentage of the Black population, the number of mammography facilities within a 10-mile radius, and the percentage of the population with at least a bachelor's degree were the most influential variables, all positively associated with mammography screening rates.
• Abstract（参考訳）: 乳がん検診は早期発見とその後の疾患の効果的な管理において重要な役割を担い、患者の予後と生存率に影響を与える。 本研究は、アメリカ合衆国全国の乳癌検診率を評価し、これらの検診率に及ぼす健康の社会的要因の影響を検討することを目的とする。 2018年と2020年の国勢調査におけるマンモグラフィー検診のデータは,行動リスク因子監視システムから収集された。 72337回の国勢調査において,13変数からなる健康決定因子の大規模データセットを構築した。 Getis-Ord Gi統計を用いた空間分析により,高位および低位乳がん検診率のクラスタを同定した。 これらの社会的決定要因の影響を評価するために,線形回帰モデルと線形ベクトルマシンモデルとの比較を目的としたランダム森林モデルを実装した。 モデルはR2およびルート平均2乗誤差測定値を用いて評価した。 Shapley Additive Explanationsの値はその後、変数の意義と影響の方向性を評価するために使用された。 地理空間分析の結果、アメリカ合衆国東部と北部ではスクリーニング率が上昇し、中部と中西部ではスクリーニング率が低下した。 ランダムフォレストモデルではR2=64.53とルート平均二乗誤差が線形回帰とサポートベクターマシンモデルと比較して2.06と優れた性能を示した。 Shapley Additive Explanationsの値は、黒人人口の割合、10マイル半径内のマンモグラフィ施設数、少なくとも学士の学位を持つ人口の割合が最も影響のある変数であり、いずれもマンモグラフィ検診率と正の相関を示した。

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