Exploring the Impact of Environmental Pollutants on Multiple Sclerosis Progression

要約

多発性硬化症 (MS) は、再発として知られる症状悪化のエピソードを特徴とする慢性の自己免疫性炎症性神経疾患です。
この研究では、H2020 BRAINTEASER プロジェクトのデータを使用して、MS 患者の再発発生における環境要因の役割を調査します。
私たちは、ランダム フォレスト (RF) やロジスティック回帰 (LR) などの予測モデルを使用し、さまざまな入力特徴セットを使用して、1 週間にわたって収集された臨床データと汚染物質データに基づいて再発の発生を予測しました。
RF は、AUC-ROC スコア 0.713 という最良の結果をもたらしました。
降水量、NO2、PM2.5、湿度、温度などの環境変数が予測に関連していることが判明しました。

要約(オリジナル)

Multiple Sclerosis (MS) is a chronic autoimmune and inflammatory neurological disorder characterised by episodes of symptom exacerbation, known as relapses. In this study, we investigate the role of environmental factors in relapse occurrence among MS patients, using data from the H2020 BRAINTEASER project. We employed predictive models, including Random Forest (RF) and Logistic Regression (LR), with varying sets of input features to predict the occurrence of relapses based on clinical and pollutant data collected over a week. The RF yielded the best result, with an AUC-ROC score of 0.713. Environmental variables, such as precipitation, NO2, PM2.5, humidity, and temperature, were found to be relevant to the prediction.

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