Construction of a Non-Mutually Exclusive Decision Tree for Medication Recommendation of Chronic Heart Failure
Creators
- 1. Xinjiang Institute of Materia Medica
- 2. Beijing Institute of Big Data Research
Description
Objective: Although guidelines have recommended standardized drug treatment for heart failure (HF), there are still many challenges in making the correct clinical decisions due to the complicated clinical situations of HF patients. Each patient would satisfy several recommendations, meaning the decision tree of HF treatment should be nonmutually exclusive, and the same patient would be allocated to several leaf nodes in the decision tree. In the current study, we aim to propose a way to ensemble a nonmutually exclusive decision tree for recommendation system for complicated diseases, such as HF. Methods: The nonmutually exclusive decision tree was constructed via knowledge rules summarized from the HF clinical guidelines. Then similar patients were defined as those who followed the same pattern of leaf node allocation according to the decision tree. The frequent medication patterns for each similar patient were mined using the Apriori algorithms, and we also carried out the outcome prognosis analyses to show the capability for the evidence-based medication recommendations of our nonmutually exclusive decision tree. Results: Based on a large database that included 29,689 patients with 84,705 admissions, we tested the framework for HF treatment recommendation. In the constructed decision tree, the HF treatment recommendations were grouped into two independent parts. The first part was recommendations for new cases, and the second part was recommendations when patients had different historical medication. There are 14 leaf nodes in our decision tree, and most of the leaf nodes had a guideline adherence of around 90%. We reported the top 10 popular similar patients, which accounted for 32.84% of the whole population. In addition, the multiple outcome prognosis analyses were carried out to assess the medications for one of the subgroups of similar patients. Our results showed even for the subgroup of the same similar patients that no one medication pattern would benefit all outcomes. Conclusion: In the present study, the methodology to construct a nonmutually exclusive decision tree for medication recommendations for HF and its application in CDSS was proposed. Our framework is universal for most diseases and could be generally applied in developing the CDSS for treatment.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
الهدف: على الرغم من أن المبادئ التوجيهية قد أوصت بالعلاج الدوائي الموحد لقصور القلب، إلا أنه لا تزال هناك العديد من التحديات في اتخاذ القرارات السريرية الصحيحة بسبب الحالات السريرية المعقدة لمرضى قصور القلب. سيلبي كل مريض العديد من التوصيات، مما يعني أن شجرة القرار الخاصة بعلاج HF يجب أن تكون حصرية بشكل غير متبادل، وسيتم تخصيص نفس المريض لعدة عقد ورقية في شجرة القرار. في الدراسة الحالية، نهدف إلى اقتراح طريقة لتجميع شجرة قرارات غير حصرية لنظام التوصية للأمراض المعقدة، مثل HF. الطرق: تم بناء شجرة القرار غير الحصرية بشكل متبادل من خلال قواعد المعرفة الملخصة من المبادئ التوجيهية السريرية للمرفق الصحي. ثم تم تعريف المرضى المتشابهين على أنهم أولئك الذين اتبعوا نفس نمط تخصيص العقدة الورقية وفقًا لشجرة القرار. تم استخراج أنماط الأدوية المتكررة لكل مريض مشابه باستخدام خوارزميات Apriori، وقمنا أيضًا بإجراء تحليلات تشخيص النتائج لإظهار القدرة على توصيات الأدوية القائمة على الأدلة لشجرة القرار غير الحصرية. النتائج: استنادًا إلى قاعدة بيانات كبيرة شملت 29,689 مريضًا تم إدخال 84,705 منهم، اختبرنا إطار توصية علاج HF. في شجرة القرار المبنية، تم تجميع توصيات علاج HF في جزأين مستقلين. كان الجزء الأول عبارة عن توصيات للحالات الجديدة، والجزء الثاني عبارة عن توصيات عندما يكون لدى المرضى أدوية تاريخية مختلفة. هناك 14 عقدة ورقية في شجرة القرار لدينا، وكان لدى معظم العقد الورقية التزام إرشادي بحوالي 90 ٪. أبلغنا عن أفضل 10 مرضى مشابهين، والذين يمثلون 32.84 ٪ من إجمالي السكان. بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء تحليلات تشخيص النتائج المتعددة لتقييم الأدوية لإحدى المجموعات الفرعية لمرضى مشابهين. أظهرت نتائجنا حتى بالنسبة للمجموعة الفرعية من نفس المرضى المتشابهين أنه لا يوجد نمط دواء واحد سيفيد جميع النتائج. الخلاصة: في هذه الدراسة، تم اقتراح منهجية لبناء شجرة قرار غير حصرية متبادلة لتوصيات الأدوية للمرفق الصحي وتطبيقها في CDSS. إطارنا عالمي لمعظم الأمراض ويمكن تطبيقه بشكل عام في تطوير CDSS للعلاج.Translated Description (French)
Objectif : Bien que les lignes directrices aient recommandé un traitement médicamenteux standardisé pour l'insuffisance cardiaque (IC), il reste de nombreux défis à relever pour prendre les bonnes décisions cliniques en raison des situations cliniques compliquées des patients atteints d'IC. Chaque patient satisferait à plusieurs recommandations, ce qui signifie que l'arbre de décision du traitement de l'IC devrait être non mutuellement exclusif, et le même patient serait affecté à plusieurs nœuds foliaires dans l'arbre de décision. Dans la présente étude, nous visons à proposer un moyen d'assembler un arbre de décision non mutuellement exclusif pour le système de recommandation pour les maladies compliquées, telles que l'IC. Méthodes : L'arbre de décision non mutuellement exclusif a été construit à l'aide de règles de connaissances résumées à partir des directives cliniques de l'IC. Ensuite, des patients similaires ont été définis comme ceux qui ont suivi le même schéma d'allocation des ganglions foliaires selon l'arbre de décision. Les schémas de médication fréquents pour chaque patient similaire ont été extraits à l'aide des algorithmes Apriori, et nous avons également effectué les analyses de pronostic des résultats pour montrer la capacité des recommandations de médication fondées sur des preuves de notre arbre de décision non exclusif. Résultats : Sur la base d'une grande base de données comprenant 29 689 patients avec 84 705 admissions, nous avons testé le cadre de recommandation du traitement de l'IC. Dans l'arbre de décision construit, les recommandations de traitement de l'IC ont été regroupées en deux parties indépendantes. La première partie était des recommandations pour les nouveaux cas, et la deuxième partie était des recommandations lorsque les patients avaient des médicaments historiques différents. Il y a 14 nœuds foliaires dans notre arbre de décision, et la plupart des nœuds foliaires avaient une adhérence aux directives d'environ 90 %. Nous avons signalé les 10 premiers patients populaires similaires, qui représentaient 32,84 % de l'ensemble de la population. De plus, les analyses de pronostic de résultats multiples ont été réalisées pour évaluer les médicaments pour l'un des sous-groupes de patients similaires. Nos résultats ont montré, même pour le sous-groupe des mêmes patients similaires, qu'aucun schéma médicamenteux ne bénéficierait à tous les résultats. Conclusion : Dans la présente étude, la méthodologie pour construire un arbre de décision non mutuellement exclusif pour les recommandations de médicaments pour l'IC et son application dans le SCDS a été proposée. Notre cadre est universel pour la plupart des maladies et pourrait être généralement appliqué dans le développement DES CDS pour le traitement.Translated Description (Spanish)
Objetivo: Aunque las directrices han recomendado el tratamiento farmacológico estandarizado para la insuficiencia cardíaca (IC), todavía hay muchos desafíos para tomar las decisiones clínicas correctas debido a las complicadas situaciones clínicas de los pacientes con IC. Cada paciente satisfaría varias recomendaciones, lo que significa que el árbol de decisión del tratamiento de la IC no debe ser mutuamente exclusivo, y el mismo paciente se asignaría a varios ganglios foliares en el árbol de decisión. En el presente estudio, nuestro objetivo es proponer una forma de ensamblar un árbol de decisión no mutuamente exclusivo para el sistema de recomendación para enfermedades complicadas, como la IC. Métodos: El árbol de decisión no mutuamente exclusivo se construyó a través de reglas de conocimiento resumidas de las guías clínicas de IC. Luego, los pacientes similares se definieron como aquellos que siguieron el mismo patrón de asignación de ganglios foliares de acuerdo con el árbol de decisiones. Los patrones de medicación frecuentes para cada paciente similar se extrajeron utilizando los algoritmos de Apriori, y también llevamos a cabo los análisis de pronóstico de resultados para mostrar la capacidad de las recomendaciones de medicación basadas en la evidencia de nuestro árbol de decisiones no mutuamente exclusivo. Resultados: Con base en una gran base de datos que incluyó 29,689 pacientes con 84,705 ingresos, probamos el marco para la recomendación de tratamiento de IC. En el árbol de decisión construido, las recomendaciones de tratamiento de IC se agruparon en dos partes independientes. La primera parte fueron recomendaciones para nuevos casos, y la segunda parte fueron recomendaciones cuando los pacientes tenían diferentes medicamentos históricos. Hay 14 nodos de hoja en nuestro árbol de decisiones, y la mayoría de los nodos de hoja tenían una adherencia a la guía de alrededor del 90%. Informamos de los 10 pacientes similares más populares, que representaban el 32,84% de toda la población. Además, se llevaron a cabo los análisis de pronóstico de resultados múltiples para evaluar los medicamentos para uno de los subgrupos de pacientes similares. Nuestros resultados mostraron incluso para el subgrupo de los mismos pacientes similares que ningún patrón de medicación beneficiaría a todos los resultados. Conclusión: En el presente estudio, se propuso la metodología para construir un árbol de decisión no mutuamente excluyente para las recomendaciones de medicamentos para la IC y su aplicación en CDS. Nuestro marco es universal para la mayoría de las enfermedades y podría aplicarse generalmente en el desarrollo de los CDS para el tratamiento.Files
pdf.pdf
Files
(1.7 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:cfe2d113589b9bbcee687e60d1948e30
|
1.7 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- بناء شجرة قرار غير حصرية بشكل متبادل للتوصية بالأدوية لفشل القلب المزمن
- Translated title (French)
- Construction d'un arbre de décision non exclusif pour la recommandation de médicaments en cas d'insuffisance cardiaque chronique
- Translated title (Spanish)
- Construcción de un árbol de decisión no mutuamente exclusivo para la recomendación de medicamentos para la insuficiencia cardíaca crónica
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4212777073
- DOI
- 10.3389/fphar.2021.758573
References
- https://openalex.org/W2026274122
- https://openalex.org/W2055663701
- https://openalex.org/W2098318741
- https://openalex.org/W2147886517
- https://openalex.org/W2371638596
- https://openalex.org/W2427094903
- https://openalex.org/W2609605008
- https://openalex.org/W2770196824
- https://openalex.org/W2785944265
- https://openalex.org/W2965570621
- https://openalex.org/W2982749817
- https://openalex.org/W2989060738
- https://openalex.org/W2998469846
- https://openalex.org/W3004647025
- https://openalex.org/W3013557364
- https://openalex.org/W3027933591
- https://openalex.org/W3139506356
- https://openalex.org/W3150123864
- https://openalex.org/W3177118749
- https://openalex.org/W4211150832
- https://openalex.org/W4298293345