doi: 10.1371 / journal.pone.0083875。
eCollection 2014。
個性化的優勢指數:翻譯研究預測到個性化的治療建議。一個演示
從屬關係
- PMID:24416178
- PMCID:PMC3885521
- DOI:10.1371 / journal.pone.0083875
項剪貼板
個性化的優勢指數:翻譯研究預測到個性化的治療建議。一個演示
《公共科學圖書館•綜合》。
。
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文摘
背景:個性化醫療的進步需要識別變量預測治療以及微分反應的開發和改進方法來預測信息轉換成可操作的建議。
摘要目的:說明和測試新方法集成預測信息來幫助治療選擇,使用數據從一個隨機的治療比較。
方法:抗抑鬱藥物的試驗數據(N = 104)與認知行為療法(N = 50)為重度抑鬱症被用來生產預測的後處理的分數漢密爾頓抑鬱量表(HRSD)在每兩個治療的154名患者。病人的數據沒有了這些預測的模型。五pre-randomization變量預測微分響應(婚姻狀況、就業狀況、生活事件、人格障礙共病,和之前的藥物試驗)是包含在回歸模型中,允許每個病人的個性化優勢指數的計算(PAI), HRSD單位。
結果:60%的樣本具有臨床意義的優勢(PAI≥3)預測的一個治療,相對於另一個。當這些患者被分為隨機分配到他們的“最優”待遇和分配給他們的“最優”治療,結果在前組優越(d = 0.58, 95% CI .17 - 1.01)。
結論:這種治療方法的選擇,實現在兩個同樣有效的治療方法,取得了效果,如果獲得預期,將競爭對手那些經常觀察到比較活躍和控製治療。
利益衝突聲明
數據
左邊給出了完整的示例結果。右邊隻包括病人來說,該算法預測臨床的PAI顯著優勢≥3。
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