Vorhersage der Verschlechterung der Asthma-Kontrolle bei Kindern

HINTERGRUND: Pädiatrisches Asthma betrifft 7,1 Millionen amerikanische Kinder, was jährliche direkte Gesundheitskosten von etwa 9,3 Milliarden Dollar verursacht. Die Asthma-Kontrolle bei Kindern ist suboptimal, was zu häufigen Asthma-Exazerbationen, zusätzlichen Kosten und einer verringerten Lebensqualität führt. Die erfolgreiche Vorhersage des Risikos für die Verschlechterung der Asthma-Kontrolle auf individueller Patientenebene würde das Selbstmanagement verbessern und frühzeitige Interventionen ermöglichen, um Asthma-Exazerbationen zu reduzieren. Wir haben das erste Set von Modellen zur Vorhersage der Verschlechterung der Asthma-Kontrolle eines Kindes eine Woche vor dem Eintreten entwickelt und getestet. METHODEN: Wir haben zuvor die Validierung des Asthma-Symptom-Trackers, einem wöchentlichen Asthma-Selbstüberwachungstool, berichtet. Über einen Zeitraum von zwei Jahren haben wir dieses Tool verwendet, um insgesamt 2912 wöchentliche Beurteilungen der Asthma-Kontrolle bei 210 Kindern zu sammeln. Wir kombinierten den Datensatz zur Asthma-Kontrolle mit Patientenattributen und Umweltvariablen, um maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, die die Verschlechterung der Asthma-Kontrolle eines Kindes eine Woche im Voraus vorhersagen. ERGEBNISSE: Unser bestes Modell erreichte eine Genauigkeit von 71,8 %, eine Sensitivität von 73,8 %, eine Spezifität von 71,4 % und eine Fläche unter der Receiver Operating Characteristic-Kurve von 0,757. Wir identifizierten auch potenzielle Verbesserungen für unsere Modelle, um zukünftige Forschungen zu diesem Thema zu fördern. SCHLUSSFOLGERUNGEN: Unser bestes Modell sagte den Asthma-Kontrollstand eines Kindes eine Woche im Voraus erfolgreich voraus. Mit angemessener Genauigkeit könnte das Modell in elektronische Asthma-Selbstüberwachungssysteme integriert werden, um Echtzeit-Entscheidungsunterstützung und personalisierte frühzeitige Warnungen vor möglichen Verschlechterungen der Asthma-Kontrolle bereitzustellen.