A Bayesian Network Model of the Relationships between Chronic Disease Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We previous developed an informatics platform to: 1) generate large numbers of indicators of chronic conditions and determinants from heterogeneous sources, 2) present indicators in context of known causal relationships. However, the causality was defined by expert-consensus and only concerning direction. Quantitative estimates of causal effects are needed to drive public health decision-making.
 Objectives and ApproachThe objective of this work is to quantify the strength of the relationships between chronic disease indicators through empirical analysis of data for a defined population.
 Eight chronic diseases were explored and the individual data were obtained from linked administrative data for one million randomly sampled Montréal residents. We use Bayesian networks (BN) with our causal model based on expert consensus as a prior for the structure of the BN. In addition, we compare two networks estimated separately from individual-level data and data aggregated at the regional level, the latter being most commonly available to public health agencies.
 ResultsBNs were developed using constraint-based and score-based algorithms for structure learning, and maximum likelihood for parameter estimation. We found that the BN structures and parameters learned from individual-level data differed from the one estimated from data aggregated by community health centers. Specifically, the BN structure learned from individual data contained 9 more arcs between indicators and tened to fit the data better (the Bayesian factor between two network structures was 25.55), however, the results from the aggregated data matched our prior understanding of epidemiological knowledge more closely.
 Conclusion/ImplicationsConclusion: We compared BNs built using different resolutions of data as means to describe patterns among indicators for a defined population. This strategy for interpreting indicators combines prior domain knowledge with data and represents an initial step towards an intelligent decision-support tool for public health practitioners.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».