論文の概要: Early Prediction of Alzheimer's and Related Dementias: A Machine Learning Approach Utilizing Social Determinants of Health Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16560v1
- Date: Thu, 20 Mar 2025 03:16:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 15:40:10.115421
- Title: Early Prediction of Alzheimer's and Related Dementias: A Machine Learning Approach Utilizing Social Determinants of Health Data
- Title（参考訳）: アルツハイマー病と認知症に関する早期予測 : 健康データの社会的要因を利用した機械学習アプローチ
- Authors: Bereket Kindo, Arjee Restar, Anh Tran,
- Abstract要約: アルツハイマー病と関連する認知症(AD/ADRD)は、600万人以上のアメリカ人に影響を及ぼす医療危機の進行を示している。
社会的健康決定因子(SDOH)は認知機能のリスクと進行の両方に大きな影響を及ぼす。
本報告は、これらの社会的、環境的、構造的要因が認知的健康軌道に与える影響について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4140700984013321
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease and related dementias (AD/ADRD) represent a growing healthcare crisis affecting over 6 million Americans. While genetic factors play a crucial role, emerging research reveals that social determinants of health (SDOH) significantly influence both the risk and progression of cognitive functioning, such as cognitive scores and cognitive decline. This report examines how these social, environmental, and structural factors impact cognitive health trajectories, with a particular focus on Hispanic populations, who face disproportionate risk for AD/ADRD. Using data from the Mexican Health and Aging Study (MHAS) and its cognitive assessment sub study (Mex-Cog), we employed ensemble of regression trees models to predict 4-year and 9-year cognitive scores and cognitive decline based on SDOH. This approach identified key predictive SDOH factors to inform potential multilevel interventions to address cognitive health disparities in this population.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病と関連する認知症(AD/ADRD)は、600万人以上のアメリカ人に影響を及ぼす医療危機の進行を示している。
遺伝的要因が重要な役割を担っている一方で、近年の研究では、認知スコアや認知低下といった認知機能のリスクと進歩の両方に社会的決定因子が大きな影響を及ぼすことが明らかになっている。
本報告は,これらの社会的,環境的,構造的要因が,AD/ADRDの不均等なリスクに直面しているヒスパニック系人口を中心に,認知的健康トラジェクトリーにどのように影響するかを検討する。
メキシコ健康・老化研究(MHAS)とその認知評価サブスタディ(Mex-Cog)のデータを用いて,4年9年9年間の認知スコアとSDOHに基づく認知低下を予測するために,回帰木モデルのアンサンブルを用いた。
このアプローチは、この集団の認知的健康格差に対処するために、潜在的に多段階の介入を通知する重要なSDOH因子を特定した。
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