多长期条件的年龄分层聚类
应用统计
2025-05-19 v1
摘要
背景：大多数患有任何长期条件的人都患有多个长期条件，但我们对条件如何聚类了解有限。许多聚类研究在整个人群中识别聚类，但不同年龄组中的聚类可能是不同的。本文旨在探讨不同年龄组中发现的聚类的相似性与差异性。方法：我们采用潜在类分析 (LCA) 和切比雀夫距离度量标准，提出一种用于在多个年龄组中寻找相似聚类的方法，称为聚类集。我们分析记录 40 种长期条件 (LTC) 患病情况的初级护理电子健康记录 (EHR) 数据集，涵盖 570,355 名年龄在 40-99 岁且至少一种以上这些条件的人，按五年为单位进行年龄分组分析。发现：我们发现 12 个年龄层中单独发现的 600 个聚类可被概括为 342 个聚类集，其中 263 个聚类集仅在单个年龄组中发现 (单例聚类集)，而 79 个聚类集存在于多个年龄组中。我们观察到，40 种条件中有 31 种条件在聚类集中仅以该条件为唯一条件出现且患病率极高 (>0.9)，而其余聚类集通常包含 2-4 种条件，患病率较高 (>0.7)。解释：不同年龄组中的多重共病轮廓往往是不同的 (观察到仅在该年龄组中出现的单例聚类集)，但也在多个年龄组中发现相似的聚类并带有小幅组成变化。这表明 MLTC 聚类的年龄依赖性，并为年龄分层聚类提供了案例。
引用
@article{arxiv.2505.10952,
title = {Age-stratified clustering of multiple long-term conditions},
author = {Anirban Chakraborty and Bruce Guthrie and Sohan Seth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.10952},
year = {2025}
}