Symptom Distribution Regularity of Insomnia: Network and Spectral Clustering Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent research in machine-learning techniques has led to significant progress in various research fields. In particular, knowledge discovery using this method has become a hot topic in traditional Chinese medicine. As the key clinical manifestations of patients, symptoms play a significant role in clinical diagnosis and treatment, which evidently have their underlying traditional Chinese medicine mechanisms. OBJECTIVE: We aimed to explore the core symptoms and potential regularity of symptoms for diagnosing insomnia to reveal the key symptoms, hidden relationships underlying the symptoms, and their corresponding syndromes. METHODS: An insomnia dataset with 807 samples was extracted from real-world electronic medical records. After cleaning and selecting the theme data referring to the syndromes and symptoms, the symptom network analysis model was constructed using complex network theory. We used four evaluation metrics of node centrality to discover the core symptom nodes from multiple aspects. To explore the hidden relationships among symptoms, we trained each symptom node in the network to obtain the symptom embedding representation using the Skip-Gram model and node embedding theory. After acquiring the symptom vocabulary in a digital vector format, we calculated the similarities between any two symptom embeddings, and clustered these symptom embeddings into five communities using the spectral clustering algorithm. RESULTS: The top five core symptoms of insomnia diagnosis, including difficulty falling asleep, easy to wake up at night, dysphoria and irascibility, forgetful, and spiritlessness and weakness, were identified using evaluation metrics of node centrality. The symptom embeddings with hidden relationships were constructed, which can be considered as the basic dataset for future insomnia research. The symptom network was divided into five communities, and these symptoms were accurately categorized into their corresponding syndromes. CONCLUSIONS: These results highlight that network and clustering analyses can objectively and effectively find the key symptoms and relationships among symptoms. Identification of the symptom distribution and symptom clusters of insomnia further provide valuable guidance for clinical diagnosis and treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».