Cartes d’importance du magasin, des performances et des variables traditionnelles. Cartes montrant le Royaume-Uni et l’Angleterre divisés par 314 autorités locales de niveau inférieur (LTLA) montrant par LTLA a l’emplacement des magasins et la densité de population b la performance du modèle PADRUS par R2, et les variables statiques traditionnelles ayant le plus d’impact sur le modèle selon Model Class Reliance (MCR) c Concentration de l’indice de privation multiple (IMD) d Pourcentage de maisons jumelées e Étendue de l’IMD f Pourcentage d’appartements g Score de logement IMD h IMD score. Crédit: Communications naturelles (2023). DOI : 10.1038/s41467-023-42776-4
La recherche de la Nottingham University Business School fait un pas de plus vers la prévision des décès dus aux maladies respiratoires en analysant les habitudes d’achat des clients dans les zones d’autorité locale de l’Angleterre.
La recherche, publiée dans Communications naturellesa exploré le lien entre l’achat de médicaments sans ordonnance, allant des remèdes contre la toux aux analgésiques, utilisés pour traiter les maladies respiratoires, et les décès enregistrés dus à ces maladies.
En examinant plus de 2 milliards d’enregistrements de ventes entre mars 2016 et mars 2020, fournis par un détaillant britannique, des chercheurs de l’Université de Nottingham, dirigés par Elizabeth Dolan et le Dr James Goulding du NUBS, ont utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour prédire les décès dans 314 zones d’autorité locale à travers l’Angleterre.
L’équipe a constaté qu’en utilisant les données d’achat des zones d’autorité locale, les prévisions étaient souvent beaucoup plus précises que les modèles reposant principalement sur les tendances saisonnières et les facteurs sociodémographiques tels que la pauvreté, la qualité du logement, l’âge et la taille de la population.
De plus, les universitaires ont découvert qu’ils pouvaient prédire avec précision les décès dus à des maladies respiratoires plus de 17 jours à l’avance grâce aux données analysées.
En utilisant ces résultats, on espère que les développements futurs dans ce domaine pourraient aider à identifier les personnes les plus exposées au risque de décès dû à des maladies respiratoires, à soutenir le NHS et à mettre en évidence les communautés les plus à risque et les changements environnementaux qui pourraient exacerber les maladies pulmonaires chroniques.
Dolan, titulaire d’un doctorat. candidat à l’Horizon CDT et membre de la Nottingham University Business School, a déclaré : « Notre recherche montre que l’utilisation de données de ventes, telles que l’augmentation des achats de médicaments contre la toux, améliore considérablement les prévisions de décès dus à des maladies respiratoires. source de données plus accessible pour la recherche médicale.
“Cela pourrait fournir aux prestataires de soins de santé un outil précieux pour mieux gérer les services et planifier plus efficacement, d’autant plus que nous devons désormais faire face au COVID-19 aux côtés d’autres causes de maladies respiratoires.”
Plus d’information:
Elizabeth Dolan et al, Évaluation de la valeur de l’intégration des données longitudinales nationales sur les achats dans les modèles de prévision des maladies respiratoires, Communications naturelles (2023). DOI : 10.1038/s41467-023-42776-4
Fourni par l’Université de Nottingham
Citation: De nouvelles recherches pourraient prédire les décès en fonction des habitudes d’achat (22 novembre 2023) récupéré le 22 novembre 2023 sur
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