Using Machine Learning Techniques on Real-World Data to Understand the Characteristics of the Manchester, NH Health Care for the Homeless Patient Population for Risk Factor Identification and Intervention Improvement

This thesis aims to use health care domain knowledge, statistical techniques, and machine learning methods to conduct an exploratory real-world evidence study of the characteristics of the Health Care for the Homeless of Manchester, NH (HCHM) clinics’ patients in collaboration with academic and clinic partners and the public and community health stakeholders supporting their work. By constructing and analyzing a multivariate feature set created from a sample of anonymized patient data from January 1, 2018, through December 31, 2019, I hope to use machine learning methods to accurately represent 2,265 HCHM clinic patients experiencing homelessness or housing insecurity during the period. By regularly collaborating with analytics and clinical experts at HCHM, I hope to accurately describe the clinics’ service populations and aid staff in identifying care gaps, enabling the enrichment of future interventions for homeless people in the primary care setting. By engaging in strategic science (Bunnell, Ryan & Kent, 2021), I hope to reduce bias around the study of this vulnerable population. The study period pre-dates the COVID-19 pandemic and is designed to provide a baseline analysis that will allow for future comparisons of HCH patients’ sub-population characteristics and health care needs before, during, and after the pandemic. The introduction outlines the public health crisis of homelessness in our country, connects the goal of providing care for people experiencing homelessness with the ongoing work of ensuring health equity, introduces the National Health Care for the Homeless Council and its care paradigm, and describes care provided by the Manchester, NH clinics within the city context. The chapter on Data describes the data sources used to create the aggregated data set and the data safeguards put in place to protect the privacy and dignity of people whose medical records were used in the study. The Feature Development section details the dataset cleaning process and the development of the multivariate features, including local weather-based features and the creation of ICD-10 code-based condition categories specific to the challenges of persons experiencing homelessness. The Description chapter provides descriptive statistics related to the patient sample and outlines the health risks of clinic patients. The modeling goal was to utilize the full feature set, without removing outliers, to describe the variation in characteristics of clinic patients and group them into meaningful sub-populations by their utilization patterns. The Modeling section provides a detailed discussion of model evolution, and details about the dimension reduction and clustering algorithms applied to partition the data into service groups with specific characteristics, and how those characteristics were discoverable. The Service Groups chapter outlines the relationships between discovered clusters and patient service groups validated by HCH partners. The Discussion and Limitations chapter expands on and summarizes how the insights gleaned from this study may be helpful to the clinics, the community, the clients, and the health care system in providing future care to people experiencing homelessness and advancing health equity. It then discusses the limitations of the data, features, approach, and algorithms used in the study. It touches on study generalizability and ethics and bias considerations in research and algorithmic use and how these considerations were applied here. The thesis concludes with an endorsement of directions for building upon this work in the future

Stochastic model-predictive control of district-scale building energy systems using SpineOpt

Model predictive control of buildings is a vibrant field, but mostly focuses on buildings as “pricetakers”. While simplified resistance-capacitancebuilding models have previously been employed within large-scale energy system frameworks to analyse market impacts, tools for stochastic programming are scarce. In this work, we demonstrate the viability of the SpineOpt energy system modelling framework for stochastic model predictive control of an imaginary six-building district using different weather and price forecasts, achieving reasonable performance and cost savings comparable with existing literature. The used methods could be scaled up to city or nation scale energy system studies, or be utilised for electricity market bidding of aggregated building flexibility

Enhancing capabilities sharing in acquisitions : -the perspective of human resources management

Siirretty Doriast

Stochastic model-predictive control of district-scale building energy systems using SpineOpt

Model predictive control of buildings is a vibrant field, but mostly focuses on buildings as “pricetakers”. While simplified resistance-capacitancebuilding models have previously been employed within large-scale energy system frameworks to analyse market impacts, tools for stochastic programming are scarce. In this work, we demonstrate the viability of the SpineOpt energy system modelling framework for stochastic model predictive control of an imaginary six-building district using different weather and price forecasts, achieving reasonable performance and cost savings comparable with existing literature. The used methods could be scaled up to city or nation scale energy system studies, or be utilised for electricity market bidding of aggregated building flexibility

Regulators of central and peripheral insulin sensitivity in humans

Insulin, secreted by pancreatic β-cells, has a preeminent role in regulating metabolism in virtually all tissues. Highly conserved through evolution, intracellular insulin signaling pathways are tightly regulated, but have been recently challenged by drastic changes in our lifestyles. The following impairment in insulin response, termed insulin resistance, is an important feature of type 2 diabetes, a condition that has reached the proportions of a worldwide epidemic. It is therefore important to gain a better understanding of how insulin resistance develops, what the interplay is between different tissues, and whether pharmacologically enhancing insulin sensitivity is possible. This thesis focuses on gathering novel information about how an inherited failure in insulin signaling (Study I), brain insulin signaling (Study II), and antidiabetic medicine dapagliflozin (Study III) can alter whole-body and tissue-specific insulin sensitivity. The studies were performed by using positron emission tomography (PET) scans with a glucose analogue tracer ([18F]-FDG) together with systemic (Studies I and III) and central hyperinsulinemia (Study II) to assess changes in tissue insulin-stimulated glucose uptake (GU). The results from Study I revealed that inherited impairment in skeletal muscle insulin sensitivity resulted in insulin resistance in all key metabolic organs even before the onset of T2D, while also establishing the role of [18F]-FDG-PET in determining the phenotype associated with a rare genetic variant. In Study II, it was demonstrated that brain insulin signaling induced by intranasal insulin does not have a significant effect on GU in peripheral tissues, but results in lower brain GU under mild systemic hyperinsulinemia. While dapagliflozin did not improve insulin sensitivity either (Study III), 8 weeks of treatment reduced liver fat content, as well as subcutaneous and visceral adipose tissue mass, in overweight T2D subjects. In conclusion, these studies elucidate how a genetic variant primarily impairing skeletal muscle insulin sensitivity, central response to hyperinsulinemia, and treatment with dapagliflozin can affect tissue-specific insulin sensitivity.Haiman β-solujen erittämällä insuliinilla on merkittävä rooli aineenvaihdunnan säätelijänä lähes kaikissa kudoksissa. Solunsisäinen insuliinisignalointi on kehittynyt evoluutiossa varhain ja on tiukasti säädeltyä, eikä ole vielä onnistunut vastaamaan erittäin nopeaan muutokseen elämäntyylissämme. Tästä seuraava kudosten heikentynyt kyky reagoida insuliiniin, eli insuliiniresistenssi, voi johtaa tyypin 2 diabeteksen puhkeamiseen. Sen vuoksi on tärkeää ymmärtää paremmin miten insuliiniresistenssi syntyy, miten eri kudokset vaikuttavat siihen, ja voidaanko tilannetta parantaa lääkkeellisesti. Tämän väitöskirjan tavoitteena on tutkia miten perinnöllinen vika erityisesti lihaksen insuliinisignaloinnissa (osatyö I), keskushermoston säätely (osatyö II) ja diabeteslääke dapagliflotsiini (osatyö III) voivat vaikuttaa kudosten insuliiniherkkyyteen. Tutkimuksissa käytettiin positroniemissiotomorafia (PET) –kuvauksia yhdessä glukoosimerkkiaineen ([18F]-FDG) kanssa. Insuliiniherkkyyden mittaamiseksi kuvausten aikana tutkittaville annettiin insuliinia verenkiertoon (osatyöt I ja III) tai nenäsumutteena (osatyö II). Osatyössä I todettiin ensisijaisesti lihaksen insuliiniherkkyyttä alentavan geenivariantin aiheuttavan insuliiniresistenssiä laajasti myös muissa kudoksissa. Lisäksi tutkimuksella vahvistettiin [18F]-FDG-PET:n roolia harvinaisten geenivarianttien vaikutusten tutkimisessa. Osatyössä II todettiin, ettei nenä-sumutteena annettu insuliini saanut aikaan merkittävää muutosta muiden kudosten glukoosiaineenvaihdunnassa, mutta aivojen glukoosinotto väheni merkittävästi sumutteen jälkeen. Myöskään dapagliflotsiini ei vaikuttanut merkitsevästi kudosten insuliiniherkkyyteen (osatyö III), mutta 8 viikon hoito vähensi maksan ja vartalon rasvan määrää ylipainoisilla tyypin 2 diabetesta sairastavilla tutkittavilla. Yhdessä nämä tutkimukset tuovat uutta tietoa siitä, miten lihaksen insuliini-resistenssiä aiheuttava geenivariantti, aivojen vaste korkeaan insuliiniannokseen, sekä hoito dapagliflotsiinilla voivat vaikuttaa kudosten insuliiniherkkyytee

Application of Big Data Analytics for Understanding the Complexity of Vehicle Routing Problems

Application of Big Data Analytics for Understanding the Complexity of Vehicle Routing Problem

AIVOVERENKIERTOHÄIRIÖPOTILAS ENSIHOIDOSSA (AVH) : Koulutusmateriaali Keski -Suomen sairaanhoitopiirille

Aivoverenkiertohäiriöpotilas ensihoidossa on työelämälähtöinen kehittämisprojekti. Sen tarkoitus on tuottaa paperi - ja sähköisessä muodossa oleva ja ajankohtaista tietoa sisältävä koulutuspaketti Keski -Suomen sairaanhoitopiirin käyttöön. Koulutuspaketti on suunnattu sairaalan ulkopuolisen ensihoidon tarpeisiin: hoitotasoisille ensihoitajille. Koulutuksen tavoitteena on parantaa ensihoitajien hoidollisia valmiuksia kohdata ja hoitaa aivoverenkiertohäiriöpotilasta sekä yhtenäistää ja selkeyttää sairaanhoitopiirin hoitoohjeistusta. Lopullisena tavoitteena on potilaan hoitoviiveen lyhentäminen sekä hoito- ja toipumisennusteen paraneminen Keski -Suomen sairaanhoitopiirin alueella. Koulutusmateriaalia laadittaessa käytetään monipuolista tieteeseen perustuvaa kirja - ja tutkimustietoa. Koulutussuunnitelmassa otetaan huomioon erilaiset opetusmenetelmät ja erilaiset oppijat. Materiaalia laadittaessa huomioidaan sen mahdollinen käyttäminen soveltuvin osin sairaanhoitajien ensihoidon suuntaavissa opinnoissa. Projektin tuotoksena tehdään kahdeksan tuntia kestävä kolmiosainen koulutusmateriaali, joka käsittää teoriaosuuden ja simulaatioharjoitukset.A stroke patient in emergency medicine is a developement project based on working life. The purpose of the project e is to produce a training material both in paper and web form including current information for paramedics working in Central Finland. The training material is made for needs of paramedics outside of hospital. The goal of training is to improve skills of medical treatment of paramedics and readiness to meet and handle stroke patients and also uniform and clear the guidelines of the health care district. The final goal is to shorten the time delay of medical treatment and improve the prognosis of the patient in the region of the Central Finland Health District. The wide science-based knowledge is used during the preparation of training material. In the training program different educational methods and different learning skills have been taken in account. Also the use of training material in appropriate means in emergency studies of nurses is considered. The project produced a training material for eight-hour training that is divided in three sections: theory, simulation and practical training

Masennuslääkkeet ja kritiikki Suomen Lääkärilehdessä 2008–2014

Tässä tutkimuksessa selvitän, miten masennuksen lääkkeellisestä hoidosta ja siihen kohdistuneesta kritiikistä kirjoitettiin Suomen Lääkärilehdessä 2008–2014. Masennuslääkitys on Suomen kansallisessa hoitosuosituksessa, Depression Käypä hoidossa, suositeltu hoitomuoto masennuksen jokaiseen vaikeusasteeseen. Aikarajauksen sisällä ilmestyi meta-analyysejä, joissa masennuslääkityksen teho kyseenalaistettiin ja jotka herättivät kansainvälistä keskustelua psykiatrian alalla. Aineiston keräsin käymällä läpi Suomen Lääkärilehden vuosikerrat 2008–2014. Mukaan valikoin 349 artikkelia, joissa käsiteltiin masennuslääkitystä tai olennaisilta osin masennusta ja sen muita hoitokeinoja. Ryhmittelin aineiston temaattisesti eri osioihin ja kävin ne läpi sisällönanalyysin keinoilla. Analyysi esitetään tarkastelemalla ensimmäisessä osiossa lehdessä esiintyneitä reaktioita meta-analyyseihin, lehdessä muutoin esiintynyttä kriittistä suhtautumista masennuslääkkeisiin sekä sitä, miten masennusta ja masennuslääkkeiden toimintaa selitetään. Toisessa osassa tarkastellaan, miten potilaiden kokemat lääkehoidon negatiiviset sivuvaikutukset lehdessä esitetään ja miten eri potilasryhmiä hoitosuositusten kannalta käsitellään. Suomen Lääkärilehdessä oli vain vähän reaktioita meta-analyyseihin ja niistä uutisointi oli joko neutraalia tai negatiivista. Lehdessä esiintyi aikarajauksessa myös muita masennuslääkkeisiin kriittisesti suhtautuvia tai niiden negatiivisia puolia käsitteleviä artikkeleita. Tällöin mukaan liitettiin usein välitön vastine, jossa puollettiin Depression Käypä hoidon linjausta. Vaikka masennuslääkkeiden toimintamekaniikka perustuu teoriaan, jossa masennusta selitetään välittäjäaineiden epätasapainolla, ei tämä selitysmalli noussut esille masennusta tai masennuslääkkeiden toimintaa käsittelevissä artikkeleissa. Masennuslääkitys korostui kokonaisaineistossa merkittävästi esimerkiksi psykoterapiaa enemmän. Masennuslääkityksen asema masennuksen ensisijaisena hoitomuotona näyttäytyi aineistossa vakaana. Sivuvaikutuksia koskevissa kirjoituksissa korostuivat subjektiivisesti koettuja ja elämänlaatuun vaikuttavia haittavaikutuksia enemmän somaattiset vaikutukset sekä vaikeus saada sivuvaikutuksia kokeva potilas sitoutumaan hoitoon. Potilasryhmien kohdalla erityisen vertailun kohteeksi nousivat raskaana olevat naiset sekä lääkärit potilaina. Huolimatta siitä, että masennuslääkkeet nostavat raskaudenaikaisia riskitekijöitä, lääkitystä suositeltiin odottaville äideille muttei lääkäreille. Lääkäreiden kohdalla masennusta selitettiin psykososiaalisin perustein eikä lääkitystä siten suositeltu. Masennuksen selittäminen potilaan tai potilasryhmän yksilöllisillä ominaisuuksilla ja kokemuksilla nousi selittäväksi tekijäksi empaattiseen suhtautumiseen ja keskusteluavun painottumiseen hoitosuosituksissa