MRSA去定植建模：身体部位间相互作用与部位特异性清除的影响
应用统计
2022-11-15 v1
摘要
MRSA定植是一个关键的公共卫生问题。去定植方案旨在清除MRSA。成功的去定植方案可降低疾病发生率；然而现有多种方案，包含针对多个身体部位的多样化疗法，且最优方案不明。在此，我们利用一项MRSA去定植随机对照试验（RCT）的数据构建机器学习模型，该模型估计身体部位间的相互作用，量化每种疗法对成功去定植的贡献，并能够预测疗法组合的效果。本工作展示了机器学习模型如何帮助设计和改进复杂的临床方案。
引用
@article{arxiv.2211.07413,
title = {Modeling MRSA decolonization: Interactions between body sites and the impact of site-specific clearance},
author = {Onur Poyraz and Mohamad R. A. Sater and Loren G. Miller and James A. Mckinnell and Susan S. Huang and Yonatan H. Grad and Pekka Marttinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.07413},
year = {2022}
}
备注
Extended Abstract presented at Machine Learning for Health (ML4H) symposium 2022, November 28th, 2022, New Orleans, United States & Virtual, http://www.ml4h.cc, 12 pages