Longitudinal healthcare analytics for disease management: Empirical demonstration for low back pain

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Abstract: Clinician guidelines recommend health management to tailor the form of care to the expected course of diseases. Hence, in order to decide upon a suitable treatment plan, health professionals benefit from decision support, i.e., predictions about how a disease is to evolve. In clinical practice, such a prediction model requires interpret- ability. Interpretability, however, is often precluded by complex dynamic models that would be capable of capturing the intrapersonal variability of disease trajectories. Therefore, we develop a cross-sectional ARMA model that allows for inference of the expected course of symptoms. Distinct from traditional time series models, it generalizes to cross-sectional settings and thus patient cohorts (i.e., it is estimated to multiple instead of single disease trajectories). Our model is evaluated according to a longitudinal 52-week study involving 928 patients with low back pain. It achieves a favorable prediction performance while maintaining interpretability. In sum, we provide decision support by informing health professionals about whether symptoms will have the tendency to stabilize or continue to be severe

Location
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Extent
Online-Ressource
Language
Englisch
Notes
Decision support systems. - 132 (2020) , 113271, ISSN: 1873-5797

Event
Veröffentlichung
(where)
Freiburg
(who)
Universität
(when)
2020
Creator
Contributor

DOI
10.1016/j.dss.2020.113271
URN
urn:nbn:de:bsz:25-freidok-1719396
Rights
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Last update
15.08.2025, 7:35 AM CEST

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Time of origin

  • 2020

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