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本文提出了一种新颖的“混合隐马尔可夫模型”，用于对慢性病患者的轨迹进行亚组划分。该模型能够利用患者的静态信息（如人口统计学特征、症状和一般健康状况）以及纵向信息（如症状随时间的变化轨迹）来识别具有相似疾病进展模式的患者群体。

文章首先介绍了慢性病患者亚组划分的背景和意义。亚组划分旨在识别具有相似疾病进展模式的患者群体，并为每个群体制定个性化的治疗方案。作者指出，现有的亚组划分方法主要集中在静态信息或纵向信息上，而很少同时考虑两者。

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为了解决这一问题，本文提出了“混合隐马尔可夫模型”，该模型结合了静态信息和纵向信息，并通过“隐马尔可夫模型“的框架来建模慢性病的疾病进展模式。隐马尔可夫模型通过引入潜在状态来描述疾病进展的不同阶段，例如“严重”、“中度”和“轻度”。
混合隐马尔可夫模型的主要特点包括：

●结合静态信息和纵向信息：该模型利用患者的静态信息和纵向信息来识别亚组，这使得模型能够更全面地捕捉患者的疾病进展特征。

●建模多变量时间序列的依赖结构：本文采用了“科普拉”方法“来建模多变量时间序列的依赖结构，这使得模型能够更好地捕捉不同症状之间的相互关系。

●解释性强：模型的结构简单，易于解释，这使得研究人员可以理解模型的决策逻辑，并识别与特定亚组相关的疾病标志物。

●概率模型：该模型是概率模型，这使得研究人员可以评估患者被分配到特定亚组的可靠性。

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本文作者通过对847名非特异性腰痛患者的纵向研究数据进行分析，验证了混合隐马尔可夫模型的有效性。研究结果表明，混合隐马尔可夫模型模型能够识别出8个亚组，并且在聚类有效性指标方面优于其他常用方法。
该文的贡献主要体现在以下几个方面：

●提出了一种新颖的混合隐马尔可夫模型：该模型能够有效地对慢性病患者的轨迹进行亚组划分。

●提供了一个新的、大规模的腰痛患者轨迹数据集：该数据集可供其他研究人员使用。

●验证了混合隐马尔可夫模型的有效性：研究结果表明，混合隐马尔可夫模型能够识别出具有临床意义的患者亚组。

本文最后还讨论了该模型在其他慢性和长期疾病中的适用性。

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总之，本文所提出的这一混合隐马尔可夫模型为慢性病患者亚组划分提供了一种新颖的、有效的工具。该模型通过结合静态和动态健康数据，能够帮助研究人员识别具有相似疾病进展模式的患者群体，进而可为每个群体制定个性化的治疗方案。此外，该模型还能够帮助研究人员识别与特定亚组相关的疾病标志物，这将有助于开发新的诊断和治疗方法。本研究的透明度、数据的公开可用性以及对临床实践的直接相关性，都使得这项工作在慢性疾病研究领域具有重要的意义。
如需要《慢性病患者轨迹的数据驱动型亚组划分：来自腰痛的证据》（英文，共30页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后发来email地址索取。

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