Introductie
Column
Vrouwen met RRMMS met COVID-19 symptomen
In dit groepsproject hebben we onderzocht in hoeverre vrouwelijke patiënten met RRMMS die medicamenteuze therapie ondergaan meer gerapporteerde Covid-19 symptomenen evaren in vergelijking met patiënten zonder behandeling.
H0: Er is geen verschil tussen vrouwelijke patiënten met RRMS die medicamenteuze therapie ondergaan vergeleken met vrouwen met RRMS zonder medicamenteuze therapie op basis van gerapporteerde COVID-19 symptomen. Ha: Er is een verschil tussen vrouwelijke patiënten met RRMS die medicamenteuze therapie ondergaan vergeleken met vrouwen met RRMS zonder medicamenteuze therapie op basis van gerapporteerde COVID-19 symptomen
Objectieven
Beschrijven van het voorkomen van covid-19 symptomen bij vrouwen met RRMS.
Beschrijven van het medicatiegebruik bij vrouwen met RRMS.
Het verband onderzoeken tussen meer gerapporteerde covid-19 symptomen en het gebruik van een medicamenteuze behandeling uit de databank van GDSI_OpenDataset_Final.
Column
Groepsnaam
Groepsleden:
An-Sofie
Dennis Hertoghe
Dries Nassen
Methodologie
We hebben gewerkt in verschillende stappen:
Inladen van de data en sorteren op enkel vrouwen met RRMMS.
Beschrijvende analyse over hoeveel vrouwen met RRMMS Covid-19 symptomen hebben en welke suspected en confirmed zijn. Daarnaast verschillende comorbiditeiten van deze vrouwen en hun medicatiegebruik.
Alle data die “not answered” zijn aanpassen naar “neen” gerelateerd aan alle variabele binnen de categorie Covid-19 symptomen.
Alle kollomen “Yes” en “No” worden omgezet naar “0” of “1”, bij alle variabele binnen de categorie Covid-19 symptomen.
Dataset opstellen met enkel de kolommen van Covid-19 symptomen en deze kolomnamen versimpelen.
Starten met hiërarchisch clusteren tot we een visualisatie bekomen (Dendogram).
Medicatie TO DO !!
Voer test statistiek uit: Chi-kwadraat voor goodness of fit met betrekking tot de clustering van Covid-19 symptomen.
Regressie TO DO !!
Bespreking resultaten in het dashboard.
Descriptieve analyse
Column
Geslacht
female male
904 237 Column
MS types
other progressive_MS relapsing_remitting
131 104 906 Geslacht & MS types
other progressive_MS relapsing_remitting
female 93 72 739
male 38 32 167Descriptieve analyse (van vrouwen met RRMS)
Column
#hoeveel vrouwen met RRMS covid symptomen hebben
no yes
7 489 243 Column
hoeveel vrouwen hebben verschillende comorbiditeiten
no yes
562 171 6
no yes
522 217
no yes
563 173 3
no yes
560 175 4
no yes
558 169 12
no yes
556 153 30
no yes
565 155 19
no yes
560 160 19
no yes
565 166 8
no yes
562 161 16
1
160 Column
#hoeveel vrouwenRRMS nemen bepaalde medicatie (hier kunnen we de groepen uitmaken)
currently not using any DMT
82 59
currently on alemtuzumab currently on another drug not listed
8 117
currently on cladribine currently on dimethyl fumarate
29 101
currently on fingolimod currently on glatiramer
90 43
currently on interferon currently on natalizumab
59 49
currently on ocrelizumab currently on rituximab
52 8
currently on teriflunomide
42
no yes
7 489 243 Column
#Hoeveel vrouwen hebben bepaalde symptomen= !!!!! enkel suspected en confirmed meegenomen
no yes
546 54 139
no yes
576 89 74
no yes
549 31 159
no yes
567 102 70
no yes
557 68 114
no yes
544 100 95
no yes
576 103 60
no yes
557 57 125
no yes
586 143 10
no yes
560 64 115 Chi-kwadraat test
Column
Voorbereiding clustering
Column
hiërargisch clusteren
[1] 0[1] 0 chills dry_cough fatigue fever
1 2 2 1
loss_smell_taste nasal_congestion pain pneumonia
3 2 2 4
shortness_breath sore_throat
1 2 clusters
1 2 3 4
3 5 1 1 clusters
1 2 3 4
0.3 0.5 0.1 0.1 
Chi-kwadraat
clusters
1 2 3 4
3 5 1 1
Chi-squared test for given probabilities
data: cluster_counts
X-squared = 4.4, df = 3, p-value = 0.2214Logistische regressie
Column
Medicatie ?
Column
Medicatie ??
Discussie resultaat
Onze discriptieve analyse toonden aan dat een aanzienlijk aantal vrouwelijke RRMMS patiënten Covid-19 symptomen rapporteerden. Deze symptomen varieerden van vermoeidheid en keelpijn tot ernstige symptomen zoals kortademigheid en pneumonie. De clusteringanalyse liet zien dat er een duidelijke groeping van symptomen was. Variabele (“not answered”) werden omgezet naar (“no”) wat mogelijks heeft geleidt tot onderschatting van symptomen. Daarnaast is er een observationele bias aangezien de studie ook zelf gerapporteerde symptomen bevatten waarbij subjectieve interpretaties kunnen zijn ontstaan. De clusteringvalidteit geeft ons waardevolle inzichten maar validatie is beperkt omdat we hebben gekozen voor ene binaire dataafstandsmatrix en de Ward.D methode. Waardoor we een compacte cluster kregen. Het is niet wetenschappelijk onderbouwd waarom we hebben gekozen voor dit type clustering (op advies van chatgpt) We hebben enkel gekeken of er covid-19 symptomen aanwezig waren aangezien we er dan vanuit gingen dat men “suspected” of “confirmed” was. Dit is een aaname die we hebben gemaakt aangezien de dataset te complex ging worden voor dit project. De chi-kwadraat test toont geen siginificant verschil tussen de verschillende clusters van Covid-19 symptomen bij vrouwen met RRMMS.
Bespreking groepsproject
```