机器学习驱动的COVID-19后患者胃肠道症状分析
机器学习
2023-10-03 v1
摘要
由新型冠状病毒SARS-CoV-2引起的COVID-19大流行给全球带来了重大的健康挑战。虽然呼吸道症状一直是主要关注点，但新出现的证据强调了COVID-19对包括胃肠道（GI）道在内的多个器官系统的影响。本研究基于2022年和2023年收集的伊拉克913名COVID-19后患者的数据，调查了COVID-19康复者中GI症状的发生率和模式，并利用机器学习算法识别这些症状的预测因素。研究结果揭示，相当比例的COVID-19后患者在康复阶段经历GI症状。腹泻是最常报告的症状，其次是腹痛和恶心。机器学习分析揭示了GI症状的重要预测因素，包括年龄、性别、疾病严重程度、合并症以及COVID-19病程。这些发现强调了在COVID-19后护理中监测和处理GI症状的重要性，机器学习为早期识别和个性化干预提供了有价值的工具。本研究增进了对COVID-19对GI健康长期影响的理解，并强调了利用机器学习驱动分析来预测和管理这些症状的潜在益处。需要进一步研究以探究COVID-19幸存者GI症状背后的机制，并开发针对性的症状管理干预措施。关键词：COVID-19、胃肠道症状、机器学习、预测因素、COVID-19后护理、长期COVID。
引用
@article{arxiv.2310.00540,
title = {Machine Learning-driven Analysis of Gastrointestinal Symptoms in Post-COVID-19 Patients},
author = {Maitham G. Yousif and Fadhil G. Al-Amran and Salman Rawaf and Mohammad Abdulla Grmt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.00540},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2309.16736