GitHub - dssggrowth-görbék A gyermekek statisztikai modelljei; s növekedési görbék, amelyek megjósolják, hogy mely gyerekek

A GitHub több mint 50 millió fejlesztőnek ad otthont, amelyek együttesen működnek együtt kódok befogadásában és felülvizsgálatában, projektek kezelésében és szoftverek építésében.

github

A GitHub az, ahol a világ szoftvereket épít

Fejlesztők és vállalatok milliói építik, szállítják és tartják karban szoftverüket a GitHubon - a világ legnagyobb és legfejlettebb fejlesztői platformján.

Használja a Git vagy a checkout SVN használatát a web URL segítségével.

Dolgozzon gyorsan a hivatalos CLI-vel. Tudj meg többet.

A GitHub Desktop elindítása

Ha nem történik semmi, töltse le a GitHub Desktop alkalmazást, és próbálja újra.

A GitHub Desktop elindítása

Ha nem történik semmi, töltse le a GitHub Desktop alkalmazást, és próbálja újra.

Az Xcode elindítása

Ha semmi sem történik, töltse le az Xcode-ot és próbálja újra.

A Visual Studio elindítása

Legutóbbi elkötelezettség

Git statisztika

Fájlok

Nem sikerült betölteni a legfrissebb végrehajtási információkat.

README.md

Növekedési görbék: a gyermekkori elhízás előrejelzése

A gyermekek növekedési görbéinek statisztikai modelljei, amelyek megjósolják, hogy mely gyerekeket fenyegeti az elhízás.

Ez a projekt a 2013-as Data Science for Social Good ösztöndíj része, a NorthShore Kórházzal együttműködve.

A probléma: elhízási járvány

Az elhízás gyorsan növekvő járvány az Egyesült Államokban. Az amerikai felnőttek több mint egyharmada elhízott, másik harmada pedig túlsúlyos. Ha ez a tendencia fennmarad, az amerikai felnőttek 42% -a 2030-ig elhízik (Finkleson et al., 2012), ezzel az elhízás korunk vezető közegészségügyi kihívássá válik.

A túlzott súly káros az emberek egészségére, pénztárcájára és pszichéjére. Az elhízott felnőtteket fokozottan veszélyeztetik a betegségek hosszú listája, a szívbetegségtől a cukorbetegségen át a rákig. Az elhízás nyomást gyakorol az amúgy is szűkös költségvetésre - az elhízott felnőtteknek átlagosan 42% -kal magasabb az orvosi számlájuk, mint a normál testsúlyú felnőtteknek (Finkelstein et al. 2009).

Az elhízással nehéz megbirkózni, ha süllyed, ezért az orvosszakértők a korai megelőzést tartják az elhízási járvány megfékezésének legígéretesebb módszerének. Ez azért van, mert a testmozgás és a megfelelő táplálkozás eleve megakadályozhatja a gyermekek elhízását.

De hogyan lehet megjósolni, hogy mely gyerekeket fenyegeti az elhízás a növekedés során, hogy beavatkozhassunk, mielőtt még késő lenne?

A megoldás: prediktív modellezés elektronikus orvosi nyilvántartások felhasználásával

A NorthShore University Healthsystem-szel Evanstonban, a chicagói külvárosban dolgoztunk, és meg akartuk állapítani, hogy találhatunk-e olyan mintákat a gyermek növekedési pályáján, amelyek jelezhetik, hogy később veszélyeztetett az elhízás. Szinte minden gyermek magasságát és súlyát rendszeresen mérik és rögzítik, amikor felkeresik gyermekorvosukat. Korai figyelmeztető jelek léteznek-e e mindenütt jelen lévő és rutinszerűen gyűjtött adatokban?

E minták felfedezéséhez anonimizált elektronikus orvosi nyilvántartást nyertünk a NorthShore-tól a fiatal betegek magasságának, súlyának és testtömeg-indexének (BMI) méréseiről az évek során. (A BMI a testzsír nyomon követésének módja, az ember súlyának (kilogrammban) és az ember magassága (méterben) négyzetével osztva.)

Szerettük volna kideríteni, hogy ezek közül a gyermekek közül vajon tapasztalt-e egy úgynevezett fizikai jelenséget zsírosság visszapattan, amikor a gyermek BMI 5-6 éves kor között csökken és visszapattan (Whitaker et al., 1998; Williams és Goulding, 2009). Kis léptékű tanulmányok szerint a korai zsírbetegség fellendülése a felnőttkori elhízás fokozott kockázatával jár. Tehát azt szerettük volna megtudni, hogy ez a jelenség jelen volt-e a NortShore betegpopulációjában, és kimutatható-e rutinszerűen gyűjtött elektronikus egészségügyi nyilvántartásokban.

A projektnek három összetevője van. A munka Python-kódja megtalálható a kódban .

A növekedési mérések tisztítása és a percentilis kiszámítása

A/init_processing/kódban először megtisztítjuk a NortShore EMR növekedési méréseit azáltal, hogy az egyéneknek elegendő adatpontjuk van, és eltávolítjuk a szélsőséges szélsőértékeket. Ezután összesítjük a méréseket az egyes nemek százalékában. Elkülönítjük a minket érdeklő populáció azon alcsoportjait is (pl. 5 éves korban elhízott gyerekek).

A növekedési görbék megjelenítése

A kód/vizualizálás során a percentiliseket növekedési diagramok formájában ábrázoljuk. Összehasonlíthatjuk növekedési táblázatainkat a Betegségellenőrzési Központ (CDC) növekedési diagramjaival is.

A gyermekek adipozitásának visszapattanásának elemzése

A code/adiposity_rebound fájlban megkíséreljük kimutatni az adipozitás visszapattanását minden olyan NortShore betegben, akiknek növekedési görbéi meghaladják az 5 éves kort (a rendelkezésre álló EMR adatok miatt). Ezután lineáris regressziókat futtatunk, és megállapítjuk, hogy az életkor az adipozitás visszapattanásakor statisztikailag szignifikáns előrejelzője a gyermek végső BMI-percentilisének, és ezáltal az elhízás kockázatának.

Az adatok: a gyermekek növekedési mérései

A NorthShore több mint 23 000 azonosítatlan gyermek magasságának és súlyának mérésével szolgált számunkra. A NorthShore EMR rendszerei az elmúlt 6 évben rögzítették ezeket a rekordokat. Az adatok így néznek ki:

id nem faj_nemzetiség kor bmi ht wt
1 F kaukázusi 10. 28.4 59.3 142
1 F kaukázusi 11. 29.3 61.2 156
2 M afro-amerikai 4.04 17.9 42.5 46
2 M afro-amerikai 5.05 17.58 45.6 52

Megvannak a betegek neme, faja és etnikai hovatartozása, magasságuk, testsúlyuk és BMI-mérésük különböző korokban, 0 és 19 év között.

Ezen orvosi adatok érzékeny jellege miatt nem tudjuk nyilvánosan megosztani azokat. Ha szeretne velünk dolgozni, vegye fel a kapcsolatot.

Mindazonáltal képesek vagyunk megadni a magasság, a súly és a BMI adatait, amelyeket az Egyesült Államok Betegségmegelőzési és Megelőzési Központja (CDC) felhasznál a növekedési táblázataikhoz. Ezek a referenciaadatok a data/csv/CDC_data.csv oldalon találhatók

ábra/for_wiki/tartalmazza a projektünk wiki alakjait.

Először klónoznia kell a repót.

Ezután telepítenie kell a python függőségeket a pip install -r requirements.txt futtatásával

Hozzájárulás a projekthez

Finkelstein, E.A., Trogdon, J.G., Cohen, J.W. és Dietz., W., 2009. Az elhízásnak tulajdonítható éves orvosi kiadások: Payer- és szolgáltatás-specifikus becslések. Egészségügy, 28 (5): w822-31.

Finkelstein, EA, Khavjou, OA, Thompson, H., Trogdon, JG, Pan, L., Sherry, B. és Dietz, W., 2012. Elhízás és súlyos elhízás előrejelzése 2030-ig. American Journal of Preventive Medicine, 42 (6): 563-570.

Whitaker R.C., Pepe M.S., Wright J.A., Seidel K.D. és Dietz W.H., 1998. A korai zsírbetegség visszapattanása és a felnőttkori elhízás kockázata. Gyermekgyógyászat, 101 (3): e5.

Williams, S.M. és Goulding, A, 2009. Az adipozitás visszapattanásának időzítésével kapcsolatos növekedési minták. Elhízás, 17 (2): 335-41.

Ezennel ingyenesen engedélyt adunk minden olyan személynek, aki megszerzi a szoftver és a kapcsolódó dokumentációs fájlok (a továbbiakban: "Szoftver") másolatát, korlátozás nélkül kereskedni a Szoftverrel, beleértve korlátozás nélkül a használati, másolási, módosítási, egyesítési jogokat., közzéteheti, terjesztheti, továbblicencelheti és/vagy eladhatja a Szoftver másolatait, és engedélyezheti a Szoftvert szállító személyek számára, hogy ezt tegyék, a következő feltételekkel:

A fenti szerzői jogi értesítést és ezt az engedélyértesítést a Szoftver minden másolatában vagy jelentős részében fel kell tüntetni.

A SZOFTVER "MINDIG KÉSZÜLT", KIFEJEZETT VAGY NEM VONATKOZÓ GARANCIA NÉLKÜL, SZÁMÍTVA, DE NEM KORLÁTOZVA AZ ELADHATÓSÁG, A KÜLÖNLEGES CÉLRA VALÓ FELELŐSÉG ÉS A NEM TELJESÍTÉS GARANCIÁJÁRA. A SZERZŐK VAGY A SZERZŐI JOGOK TULAJDONOSAI SEMMILYEN NEM VÁLLALHATNAK FELELŐSSÉGET KÖTELEZETTSÉGVÁLLALÁSRÓL, KÁROKRÓL ÉS EGYÉB FELELŐSSÉGRŐL, SZERZŐDÉS, KORLÁTOZÁS VAGY EGYÉBEN, SZOFTVERRŐL, NEM A SZOFTVERREL, NEM FELHASZNÁLÁSÁRÓL, FELHASZNÁLÁSÁRÓL, VAGY HASZNÁLATÁRÓL SZOFTVER.

Ról ről

A gyermekek növekedési görbéinek statisztikai modelljei, amelyek megjósolják, hogy mely gyerekeket fenyegeti az elhízás.