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使用AI預測未來CPAP呼吸機依從性以及行為和技術干預的影響(0636)

時間:2020-07-30   作者:北京思力普睡眠研究所  【原創】   


介紹

CPAP呼吸機依從性的臨床管理仍然是一個持續的挑戰。可以采用行為和技術干預措施,例如患者外展(醫療服務商對患者基于醫療數據的聯系、推進和服務-編者注)、指導、故障排除和更換CPAP呼吸機附件,以積極方式影響依從性。先前的作者已經描述了CPAP呼吸機依從性表型,該表型通過離散使用模式對患者進行回顧性分類。我們設計了一個虛擬現實(AI)模型,該模型可預測性地將患者按先前研究的依從性表型分類,并分析其統計學意義,以及分析幾種干預措施對后續CPAP呼吸機依從性的影響大小。


方法

我們收集了受試者的橫斷面隊列(N = 13,917),獲得總計455天每天的CPAP呼吸機使用數據。患者的外展記錄和更換附件數據與每日的CPAP呼吸機使用時間同步。根據Aloia等人(2008)的定義,依據每30天的使用情況可劃分四種依從性表型之一,包括良好用戶、可變用戶、偶爾嘗試者和非用戶。交叉驗證用于訓練和評估遞歸神經網絡模型,該模型基于先前使用模式的動態性來預測未來的依從性表型。兩側95%的自舉置信區間和Cohen d統計量用于分析多次更換CPAP附件干預措施實施前后30天使用行為變化的顯著性和影響大小。


結果

AI模型預測了接下來的30天依從性表型,其平均敏感性為90%,特異性為96%,準確性為95%,科恩的Kappa值為0.83。 AI模型預測了CPAP呼吸機沒有使用的天數、小于4小時的使用量以及接下來30天小于4小時的使用時間,與實際情況相比,OLS回歸R平方值為0.94、0.88和0.95 。十項更換CPAP呼吸機附件干預措施與依從性的統計顯著增加相關,并使用Cohen d按依從效應大小進行排名。影響最大的是更換新的膠墊或面罩,在可變使用者、偶爾嘗試者和非使用者組中,干預后CPAP呼吸機的依從性平均提高了7-14%。


結論

AI模型應用了過去的CPAP呼吸機使用數據,以高度的敏感性和特異性預測了未來的依從性表型和使用情況。我們確定了更換CPAP呼吸機附件干預措施與糾結患者的依從性顯著提高有關。這項工作演示了AI的新應用,可幫助臨床醫生保持CPAP呼吸機依從性。


(葉妮摘自Sleep,Volume43,IssueSupplement1,April2020, Page A243)






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