国際心臓血管研究ジャーナル

Apriori アルゴリズムを用いた心血管疾患のリスク要因のパターン

ムサ カリム*、シュマイラ ファーナズ、タヒル サギル、ナディーム ハサン リズヴィ、アーメド ラヒーム

背景:心血管疾患 (CVD) は、世界中で死亡の主な原因となっています。この研究の目的は、2017 年 1 月から 2017 年 6 月までパキスタンの三次医療病院の外来診療科を訪れた患者を対象に、Apriori データ マイニング アルゴリズムを使用して心血管疾患のリスク要因の共起を特定することです。

方法:この横断研究には、2017 年 1 月から 2017 年 6 月までパキスタンのカラチにある国立心血管疾患研究所の外来を受診した 5,164 人の連続患者が含まれています。CVD リスク要因は、登録されたすべての患者から収集されました。関連ルールは、データ マイニング手法である Apriori アルゴリズムを適用して作成および評価されました。冗長ルールの削除、少なくとも 2 つの項目の最小長さ、最小サポート 0.20、最小信頼度 0.90 などのプルーニング アプローチが適用されました。

結果: 5,164 人の患者のうち、51.1% が女性で、42.7% が 50 歳以上でした。主に観察されたリスク要因は、それぞれ高血圧、肥満、脂質異常症、糖尿病です。高血圧は、過体重/肥満、脂質異常症、過体重/肥満の女性、50 歳以上、過体重/肥満と脂質異常症、50 歳以上と脂質異常症、50 歳以上の女性、脂質異常症の女性を先行条件とする抽出されたすべての関連ルールの結果でした。

結論: Apriori アルゴリズムに基づいて、心血管疾患 (CVD) のリスク要因間の意味のある関連ルールとパターンが抽出されました。これらのルールは、心血管疾患 (CVD) のリスクを軽減する実行可能な方法を提供します。