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Temporal rule induction for clinical outcome analysis

机译：时间规律归纳法用于临床结果分析

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Clinical outcomes analysis normally covers a particular time period. The sample under study is constantly changing as patients are censored, leave the study or die. In this paper, we present a novel data mining approach to mine temporal rules that reflect characteristics of outcomes analysis. We apply our temporal rule induction algorithm to a set of cancer patients. clinical records that were prospectively collected for 20 years. We analyse clinical data not only based on the static event, such as local recurrence for survival analysis, but also based on the temporal event with censored data for each time unit. The rules extracted from our temporal rule induction algorithm are compared to results from statistical analysis. The importance of this paper is that this novel temporal rule induction algorithm provides valuable insights for clinical data assessment and complements traditional statistical analysis.
机译：临床结果分析通常涵盖特定时间段。随着患者的检查，离开研究或死亡，所研究的样本不断变化。在本文中，我们提出了一种新颖的数据挖掘方法来挖掘反映结果分析特征的时间规则。我们将时间规则归纳算法应用于一组癌症患者。前瞻性收集了20年的临床记录。我们不仅基于静态事件（例如用于生存分析的局部复发）分析临床数据，而且还基于具有每个时间单位的删失数据的时间事件进行分析。从我们的时间规则归纳算法中提取的规则与统计分析的结果进行比较。本文的重要性在于，这种新颖的时间规则归纳算法为临床数据评估提供了宝贵的见识，并补充了传统的统计分析。

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