A Predictive Performance Analysis of Vitamin D Deficiency Using a Decision Tree model

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. HBV infection is a major health problem which may be life-threatening. Vitamin D (VD) is involved in various pathophysiological mechanisms in a plethora of diseases. And also, there is a strong demand for the prediction of its severity using different methods. The study aims to evaluate performance of DT as one of the machine learning models in the prediction of severity in vitamin D deficiency. Methods. In total, data containing serum VD levels were collected from 292 CHB patients. The independent characteristics such as: age, sex, weight, height, zinc, BMI, body fat, sunlight exposure, and milk consumption were used for prediction of VD deficiency. 60% of them were allocated to a training dataset randomly. To evaluate the performance of decision-tree the remaining 40% were used as the testing dataset. The validation of the model was evaluated by ROC curve. Results. The prevalence of VD deficiency was high among patients (63.0%). The final experimentation results showed that DT classifier achieves better accuracy of 96 % and outperforms well on training and testing of VD dataset. Also, the areas under the ROC curve AUC is 0.78, when we applied DT algorithm with the significant variables by cross validation, the values of AUC = 0.78 and 85.3% accuracy were obtained. Conclusion. We concluded that the serum level of Zn is an important associated risk factor for identifying cases with vitamin D deficiency. Also, the risk of VD deficiency could be predicted with high accuracy using decision tree learning algorithm that could be used for antiviral therapy in CHB patients.

作者简介

Freshteh Osmani

Infectious Disease Research Center, Birjand University of Medical Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: dr.osmani68@gmail.com

PhD, Department of Biostatistics and Epidemiology

伊朗伊斯兰共和国, Birjand

参考

  1. Azarkar G., Doosti Z., Osmani F., Ziaee M. Analysis of risk factors for nonalcoholic fatty-liver disease in hepatitis B virus infection: a case-control study. Hepat. Med., 2019, vol. 11: 153. doi: 10.2147/HMERS211106
  2. Bedossa P., Poynard T. An algorithm for the grading of activity in chronic hepatitis C. Hepatology, 1996, vol. 24, no. 2, pp. 289–293. doi: 10.1002/hep.510240201
  3. Chen E.-Q., Shi Y., Tang H. New insight of vitamin D in chronic liver diseases. Hepatobiliary Pancreat. Dis. Int., 2014, vol. 13, no. 6, pp. 580–585.
  4. Coussens A.K., Wilkinson R.J., Hanifa Y., Nikolayevskyy V., Elkington P.T., Islam K., Timms P.M., Venton T.R., Bothamley G.H., Packe G.E., Darmalingam M., Davidson R.N., Milburn H.J., Baker L.V., Barker R.D., Mein C.A., Bhaw-Rosun L., Nuamah R., Young D.B., Drobniewski F.A., Griffiths C.J., Martineau A.R. Vitamin D accelerates resolution of inflammatory responses during tuberculosis treatment. Proc. Natl Acad. Sci. USA, 2012, vol. 109, no. 38, pp. 15449–15454. doi: 10.1073/pnas.1200072109
  5. Efe C., Kav T., Aydin C., Cengiz M., Imga N.N., Purnak T., Smyk D.S., Torgutalp M., Turhan T., Ozenirler S., Ozaslan E., Bogdanos D.P. Low serum vitamin D levels are associated with severe histological features and poor response to therapy in patients with autoimmune hepatitis. Dig. Dis. Sci., 2014, vol. 59, no. 12, pp. 3035–3042. doi: 10.1007/s10620-014-3267-3
  6. Farnik H., Bojunga J., Berger A., Allwinn R., Waidmann O., Kronenberger B., Keppler O.T., Zeuzem S., Sarrazin C., Lange C.M. Low vitamin D serum concentration is associated with high levels of hepatitis B virus replication in chronically infected patients. Hepatology, 2013, vol. 58, no. 4, pp. 1270–1276. doi: 10.1002/hep.26488
  7. Ghaziasadi A., Ziaee M., Norouzi M., Malekzadeh R., Alavian S.M., Saberfar E., Judaki M.A., Ghamari S., Khedive A., Namazi A., Rahimnia R., Jazayeri S.M. The prevalence of hepatitis B virus surface antigen (HBsAg) variations and correlation with the clinical and serologic pictures in chronic carriers from Khorasan Province, North-East of Iran. Acta Med. Iran, 2012, vol. 50, no. 4, pp. 265–272.
  8. Han J., Pei J., Kamber M. Data mining: concepts and techniques: 3rd ed. Burlington: Morgan Kaufmann Publishers, 2012, pp. 83–124.
  9. Hauge Matzen L, Christensen J., Hintze H., Schou S., Wenzel A. Diagnostic accuracy of panoramic radiography, stereo-scanography and cone beam C.T. for assessment of mandibular third molars before surgery. Acta Odontol. Scand., 2013, vol. 71, no. 6, pp. 1391–1398. doi: 10.3109/00016357.2013.764574
  10. Heshmat R., Mohammad K., Majdzadeh S., Forouzanfar M., Bahrami A., Ranjbar Omrani G, Nabipour I., Rajabian R., Hossein-Nezhad A., Rezaei Hemami M., Keshtkar A., Pajouhi M. Vitamin D deficiency in Iran: a multi-center study among different urban areas. Iran J. Public Health, 2008, vol. 37, no. 1, pp. 72–78.
  11. Hewison M. Vitamin D and immune function: autocrine, paracrine or endocrine? Scand J. Clin. Lab. Invest., 2012, vol. 72, no. 243, pp. 92–102. doi: 10.3109/00365513.2012.682862
  12. Hoan N.X., Van Tong H, Le Huu Song C.G.M., Velavan T.P. Vitamin D deficiency and hepatitis viruses-associated liver diseases: a literature review. World J. Gastroenterol., 2018, vol. 24, no. 4: 445. doi: 10.3748/wjg.v24.i4.445
  13. Kitson M.T., Roberts S.K. D-livering the message: the importance of vitamin D status in chronic liver disease. J. Hepatol., 2012, vol. 57, no. 4, pp. 897–909. doi: 10.1016/j.jhep.2012.04.033
  14. Mahamid M., Nseir W., Elhija O.A., Shteingart S., Mahamid A., Smamra M., Koslowsky B. Normal vitamin D levels are associated with spontaneous hepatitis B surface antigen seroclearance. World J. Hepatol., 2013, vol. 5, no. 6: 328. doi: 10.4254/wjh.v5.i6.328
  15. Mohamadkhani A., Katoonizadeh A., Poustchi H. Immune-regulatory events in the clearance of HBsAg in chronic hepatitis B: focuses on HLA-DP. Middle East J. Dig. Dis., 2015, vol. 7, no. 1: 5.
  16. Osmani F. Effect evaluation of vitamin D level amongst patients with chronic hepatitis B. Arch. Pathol. Clin. Res., 2019, vol. 3, pp. 20–21. doi: 10.29328/journal.apcr.1001014
  17. Osmani F. Problems with reporting accuracy in COVID-19 statistics in Iran. Gastroenterol. Hepatol. Bed Bench, 2020, vol. 13, no. 4, pp. 275–277.
  18. Osmani F., Hajizadeh E., Rasekhi A., Akbari M.E. Analyzing relationship between local and metastasis relapses with survival of patients with breast cancer: a study using joint frailty model. Int. J. Cancer Manag., 2018, vol. 11, no. 12: e81783. doi: 10.5812/ijcm.81783
  19. Osmani F., Ziaee M. Assessment of the risk factors for vitamin D3 deficiency in chronic hepatitis B patient using the decision tree learning algorithm in Birjand. Inform. Med. Unlocked, 2021, vol. 23: 100519. doi: 10.1016/j.imu.2021.100519
  20. Parvaie P., Majd H.S., Ziaee M., Sharifzadeh G., Osmani F. Evaluation of gum health status in hemophilia patients in Birjand (a case-control study). Am. J. Blood Res., 2020, vol. 10, no. 3: 54.
  21. Plum L.A., DeLuca H.F. Vitamin D, disease and therapeutic opportunities. Nat. Rev. Drug Discov., 2010, vol. 9, no. 12, pp. 941–955. doi: 10.1038/nrd3318
  22. Remelli F., Vitali A., Zurlo A., Volpato S. Vitamin D deficiency and sarcopenia in older persons. Nutrients. 2019, vol. 11, no. 12: 2861. doi: 10.3390/nu11122861
  23. Schillie S., Xing J., Murphy T., Hu D. Prevalence of hepatitis B virus infection among persons with diagnosed diabetes mellitus in the United States, 1999–2010. J. Viral. Hepat., 2012, vol. 19, no. 9, pp. 674–676. doi: 10.1111/j.1365-2893.2012.01616.x
  24. Shoaei S.D., Sali S., Karamipour M., Riahi E. Non-invasive histologic markers of liver disease in patients with chronic hepatitis B. Hepat. Mon., 2014, vol. 14, no. 2: e14228. doi: 10.5812/hepatmon.14228
  25. Tabrizi R., Moosazadeh M., Akbari M., Dabbaghmanesh M.H., Mohamadkhani M., Asemi Z., Heydari S.T., Akbari M., Lankarani K.B. High prevalence of vitamin D deficiency among Iranian population: a systematic review and meta-analysis. Iran. J. Med. Sci., 2018 vol. 43, no. 2: 125.
  26. Tayefi M., Saberi-Karimian M., Esmaeili H., Zadeh A.A., Ebrahimi M., Mohebati M., Heidari-Bakavoli A., Azarpajouh M.R., Heshmati M., Safarian M., Nematy M., Parizadeh S.M.R., Ferns G.A., Ghayour-Mobarhan M. Evaluating of associated risk factors of metabolic syndrome by using decision tree. Comp. Clin. Pathol., 2018, vol. 27, no. 1, pp. 215–223. doi: 10.1007/s00580-017-2580-6
  27. Torresi J., Tran B.M., Christiansen D., Earnest-Silveira L., Schwab R.H.M., Vincan E. HBV-related hepatocarcinogenesis: the role of signalling pathways and innovative ex vivo research models. BMC Cancer, 2019, vol. 19, no. 1: 707. doi: 10.1186/s12885-019-5916-6
  28. Trépo E., Ouziel R., Pradat P., Momozawa Y., Quertinmont E., Gervy C., Gustot T., Degré D., Vercruysse V., Deltenre P., Verset L., Gulbis B., Franchimont D., Devière J., Lemmers A., Moreno C. Marked 25-hydroxyvitamin D deficiency is associated with poor prognosis in patients with alcoholic liver disease. J. Hepatol., 2013, vol. 59, no. 2, pp. 344–350. doi: 10.1016/ j.jhep.2013.03.024
  29. Tseng T.-C., Kao J.-H. Clinical utility of quantitative HBsAg in natural history and nucleos(t)ide analogue treatment of chronic hepatitis B: new trick of old dog. J. Gastroenterol., 2013, vol. 48, no. 1, pp. 13–21.
  30. Wang D., Wang Q., Shan F., Liu B., Lu C. Identification of the risk for liver fibrosis on CHB patients using an artificial neural network based on routine and serum markers. BMC Infect. Dis., 2010, vol. 10, no. 1: 251. doi: 10.1186/1471-2334-10-251
  31. Wong G.L., Chan H.L., Chan H.Y., Tse C.H., Chim A.M., Lo A.O., Wong V.W. Adverse effects of vitamin D deficiency on outcomes of patients with chronic hepatitis B. Clin. Gastroenterol. Hepatol., 2015, vol. 13, no. 4, pp. 783–790.e1. doi: 10.1016/ j.cgh.2014.09.050
  32. Ziaei S., Norrozi M., Faghihzadeh S., Jafarbegloo E. A randomised placebo-controlled trial to determine the effect of iron supplementation on pregnancy outcome in pregnant women with haemoglobin ≥ 13.2 g/dl. BJOG, 2007, vol. 114, no. 6, pp. 684–688. doi: 10.1111/j.1471-0528.2007.01325.x

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Osmani F., 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».