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Nhanes专题:Ann Med美国睡眠时间、抑郁症和乳腺癌之间的关联:2009-2018 年全国健康和营养检查调查分析

AI与医学  · 公众号  ·  · 2025-01-23 23:29

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类型:超精简版

选文: 大壮

编辑: 小岳,小黄


数据挖掘是最容易入门的科研套路,数据容易获取,套路也是固定的,很值得学习。以后开启"乳腺和甲状腺专栏"主要分享乳腺、甲状腺相关科研,这一块由更专业研究生参与。


Cai, Yufan et al. “Association between sleep duration, depression and breast cancer in the United States: a national health and nutrition examination survey analysis 2009-2018.” Annals of medicine vol. 56,1 (2024): 2314235. doi:10.1080/07853890.2024.2314235

0.相关概念

(1)比值比

比值比(Odds Ratio, OR)是一种常用的衡量两个变量之间关联强度的统计指标,特别是在流行病学、医学研究和社会科学中应用广泛。比值比用于比较两个组之间的事件发生概率的比值,通常用来评估某个因素(如暴露或治疗)与某个结果(如疾病或症状)之间的关系。


  • OR = 1 :表示暴露和非暴露组的事件发生概率相同,没有关联。

  • OR > 1 :表示暴露组的事件发生概率高于非暴露组,暴露可能是事件的风险因素。

  • OR < 1 :表示暴露组的事件发生概率低于非暴露组,暴露可能是事件的保护因素。


1 研究目的

乳腺癌是女性中最常见的癌症,对女性的身体和心理健康构成严重威胁。本研究旨在通过分析NHANES的数据,明确睡眠时间、抑郁症与乳腺癌之间的关联,并构建机器学习模型以预测乳腺癌的发生。

(1)研究的因素:睡眠时间、抑郁症

(2)结局变量:乳腺癌

2 研究方法

(1)总样本量为 55,018 人,经过筛选后,最终纳入 1,789 个样本。
(2)评估睡眠质量和抑郁症状,并加入其他协变量。
(3)使用多变量逻辑回归模型计算睡眠时长、抑郁与乳腺癌之间的 比值比 和置信区间。
  • 调整了各个模型的协变量
  • 对数据进行随机森林插值
  • 选择了 6 种机器学习算法: adaBoost、Random Forest、Boost tree、人工神经网络、极端梯度提升 (XGBoost) 和支持向量机。 比较各算法之间预测的准确性


3 实验结果

3.1 参与者基线特征
研究共纳入1789名参与者,其中263名(14.7%)患有乳腺癌,平均年龄为67岁。

3.2 睡眠时长、抑郁与乳腺癌的关联

图表显示了睡眠持续时间、抑郁和乳腺癌之间的关联。


1 抑郁症 乳腺癌

抑郁症患者相对于非抑郁症患者的乳腺癌风险都有所增加。特别是在Model 4中,抑郁症患者的乳腺癌风险显著增加,且结果具有统计学意义。

(2)睡眠时间与乳腺癌:

  • 与7-9小时睡眠相比,睡眠时间少于7小时的乳腺癌风险略有增加。与7-9小时睡眠相比,睡眠时间大于或等于9小时的乳腺癌风险略有降低,但该风险都不具有统计学意义。

  • 因此 睡眠时长与乳腺癌之间 有显著关联。


3.3 机器学习模型的预测效果
比较了六种机器学习模型基于预测准确率和 Kappa 值。
  • 其中,AdaBoost模型在预测乳腺癌方面表现最佳,曲线下面积(AUC)为0.84。

  • AdaBoost 模型的 ROC 曲线最接近 45 度直线,预测效果良好。 校准曲线也表明 AdaBoost 模型的预测效果最佳。


4 学习心得

(1)研究显示抑郁症与乳腺癌之间存在显著关联,所以在临床实践中应关注乳腺癌患者的心理健康,及时进行心理干预,以改善患者的预后。
(2)AdaBoost等机器学习模型在预测乳腺癌方面表现出色,这为未来利用大数据和人工智能技术进行疾病预测和早期干预提供了可能性。

(3)nhanes+机器学习,这中组合也是可以的。


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— THE END —

排版:大壮

美工:大壮

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