6533b856fe1ef96bd12b2b1f

RESEARCH PRODUCT

Uz administratīvajiem datiem balstīta zāļu devas prognozēšanas modeļa izstrāde

Viktorija Izotova

subject

gadījuma mežsMatemātikalīdzestība zāļu lietošanāordinālā regresijazāļu devaXGBoost

description

Darbs veltīts zāļu devas prognozēšanas modeļa izstrādei, balstoties uz administratīvajiem datiem. Informācija par precīzu pacientam noteikto zāļu lietošanas devu ir nepieciešama dažādos (farmako)epidemioloģiska rakstura pētījumos, kā piemēram, zāļu līdzestības novērtēšana starp konkrētu medikamentu lietotājiem. Tomēr pētniekiem pieejamajos Latvijas administratīvajos datos šādas informācijas nav. Lai prognozētu zāļu devu, izmantojot pacientu raksturojošus rādītājus (demogrāfiskie faktori, blakusslimības), darbā veidoti un salīdzināti vairāki prognozēšanas modeļi: ordinālā regresija, gadījuma meža algoritms un XGBoost. Datu apstrādes un aprēķinu veikšanai tika izmantota datorprogramma R.

https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/60132