Assessing the relationship between air pollutants on rheumatoid arthritis activity score

تم ربط تلوث الهواء بعدد من التأثيرات الصحية وقد تمت دراسته في مجموعة متنوعة من السياقات باستخدام مجموعة متنوعة من الدراسات والمنهجيات. الهدف الرئيسي من هذا المشروع هو التحقيق في الارتباطات بين التعرض لتلوث الهواء على المدى القصير والطويل مع زيادة مستوى نشاط المرض (DAS28) بين مرضى RA من الكويت ، باستخدام التعلم الآلي مع نهج LSTM. باستخدام بيانات 2013 إلى 2021 ، استخدمت الدراسة طريقة نموذج تصحيح خطأ الناقل (VECM) لالتقاط تأثيرات انبعاث ملوثات الهواء على تغيير DAS28 بين مرضى التهاب المفاصل الروماتويدي من حيث التنبؤ. تم استخدام تقنيات التضمين المتعدد (MI) للتعامل مع البيانات المفقودة ، حيث كان missForest لديه أدنى خطأ في التضمين بين أساليب التضمين الأخرى. سيقوم هذا المشروع بفحص الارتباط بين SO2 و NO2 و PM10 و CO و O3 ودرجات نشاط المرض لمرضى RA في الكويت. سيتم إثبات الارتباط باستخدام اختبار سببية جرانجر (باستخدام نهج VECM ونهج السلاسل الزمنية الأخرى) (في تحليل السببية الثابتة) وتحليل وظائف الاستجابة النبضية (IRFs) (في تحليل السببية الديناميكية). تم استخدام إطار مفاهيمي شامل في الدراسة ، والذي تضمن اختبار التكامل المشترك واختبار جذر الوحدة ولوحة VECM. ستحدد السببية طويلة المدى والتقارب المقارب بين المتغيرات باستخدام لوحة VECM. ستوضح النتائج معاملات مصطلح تصحيح الخطأ المتأخر (ECT) في DAS28 وانبعاثات تلوث الهواء إذا كانت ذات دلالة إحصائية أم لا. ستساعد نتائج هذا المشروع صانعي السياسات في وزارة الصحة والهيئة العامة للبيئة في الكويت على رسم العديد من السياسات في كيفية التحكم في درجات نشاط مرض RA باستخدام مؤشر جودة الهواء (AQI) في الكويت.

Air pollution has been linked to a number of health impacts and has been studied in a variety of contexts using a variety of studies and methodologies. The main objective of this project is to investigate the associations between short and long-term air pollution exposure with the increasing level of disease activity score (DAS28) among RA patients from Kuwait, using machine learning with LSTM approach. Using the data of 2013 to 2021, the study employed the vector error correction model (VECM) method to capture the effects of air pollutants emission to the change of DAS28 among RA patients in term of prediction. Multiple imputation (MI) techniques were used to deal with the missing data, where missForest had the lowest imputation error among the other imputation approaches. This project will examin the linkage among SO2, NO2, PM10, CO and O3 and disease activity scores for patients with RA in Kuwait. The association will be proofed using the Granger causality test (using the VECM approach and other time series approaches) (in analysis of static causality) and the Impulse Response Functions (IRFs) analysis (in analysis of dynamic causality). A comprehensive conceptual framework was used in the study, which included a cointegration test, unit root test, and panel VECM. Long-run causation and asymptotic convergence among the variables will determin using the panel VECM. The results will demonstrate the lagged error correction term (ECT) coefficients in DAS28 and air pollution emissions if it statistically significant or not. The results of this project will help the policy makers in Ministry of health and in the Environmental Public Authority in Kuwait to draw several policies in how to control the RA disease activity scores using the air quality index (AQI) in Kuwait.