Predicting frailty in elderly people using socio-clinical databases

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Data / Ora
Date(s) - 07/05/2016
8:30 - 17:30

Luogo
Hilton Miami Downtown

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Convention within 5th Workshop on Data Mining for Medicine and Healthcare,

16th SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2016)

Italiano

L’aspettativa di vita aumenta in maniera globale, portando con sé nuove sfide in tutti i Paesi sviluppati del mondo. La diagnosi precoce consente di condurre politiche volte alla prevenzione di eventi avversi legati all’avanzamento dell’età. Uno dei problemi principali correlato alla maggior durata della vita è l’instaurarsi di una condizione di fragilità psicologica che tipicamente affligge coloro i quali iniziano a sperimentare disturbi cognitivi e funzionali. In questo Workshop si cerca di andare oltre la comune definizione di condizione di fragilità proposta dal Dipartimento per la Salute del Servizio Sanitario della Gran Bretagna, secondo il quale un soggetto fragile è a rischio di ospedalizzazione o morte entro un anno di vita. In questi studi proponiamo un modello predittivo delle condizioni di fragilità basato su 26 variabili derivanti dall’analisi di 11 basi di dati socio-medicali; tale modello è stato poi validato attraverso l’uso di un dataset contenente i dati di circa 100,000 soggetti, relativi a un arco temporale di 4 anni.

English
Life expectancy increases globally and brings out several challenges in all developed countries all around the world. Early screening allows to carry out policies to prevent adverse age-related events. One of the main issues correlated to a longer lifespan is the onset of the frailty condition that typically characterizes who is starting to experience cognitive and functional impairment. We extend the definition of frailty condition proposed by the Department of Health of the UK National Health Service, with which a frail subject is at risk of hospitalisation or death within a year. We propose a predictive model for frailty condition based on 26 variables from 11 socio-clinical databases. We use a four-year dataset of about 100,000 subjects to evaluate our method.

http://www.dmmh.org/sdm16

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