[FreeNine]

Ein weiterer Beitrag zum Forschungsbedarf:
Long COVID diagnostic with differentiation from chronic lyme disease using machine learning and cytokine hubs
26.8.24
Langsam muss man sich gezwungener Maßen wohl auch mit chronischer Borreliose befassen??

"Das Fehlen einer Diagnose von Langzeit-COVID (LC) oder postakuten Folgen von COVID-19 (PASC) hat angesichts der fehlenden Spezifität bei der symptombasierten Identifizierung von LC und der Überschneidung von Symptomen mit anderen chronischen Erkrankungen tiefgreifende Auswirkungen auf die Forschung und mögliche Therapeutika entzündliche Erkrankungen. Hier berichten wir über einen maschinellen Lernansatz zur LC/PASC-Diagnose an 347 Personen, der Zytokin-Hubs verwendet, die auch in der Lage sind, LC von chronischer Lyme-Borreliose (CLD) zu unterscheiden. Wir haben Entscheidungsbaum-, Random-Forest- und Gradient-Boosting-Machine-(GBM)-Klassifikatoren abgeleitet und ihre Diagnosefähigkeiten anhand eines Datensatzes verglichen, der in Trainingssätze (178 Personen) und Bewertungssätze (45 Personen) unterteilt ist. Das GBM-Modell ergab eine Sensitivität von 89 % und eine Spezifität von 96 % für LC ohne Anzeichen einer Überanpassung. Wir haben den GBM an einem zusätzlichen Zufallsdatensatz (106 LC/PASC und 18 Lyme) getestet, was zu einer hohen Sensitivität (97 %) und Spezifität (90 %) für LC führte. Wir haben einen Bestätigungsalgorithmus für den Lyme-Index entwickelt, um LC und CLD zu unterscheiden."

Übersetzt von Google