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J-GLOBAL ID:201702216753504658   整理番号:17A1551048

グルコースクランプ法に医療従事者を訓練するための計算機シミュレーションモデル【Powered by NICT】

Computer Simulation Model to Train Medical Personnel on Glucose Clamp Procedures
著者 (4件):
資料名:
巻: 41  号:ページ: 485-490  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3251A  ISSN: 1499-2671  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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グルコースクランプ法はインシュリンの薬物動力学と薬力学を定量化するための最も信頼できる方法であるが,熟練と訓練された研究者はしばしばグルコース注入速度を調整するために必要である。グルコースクランプ実験をシミュレートする計算機環境は自動化グルコースクランプのためのアルゴリズムの効率的な人材育成開発と試験に用いることができる。17仮想健常者(平均年齢25±6歳;平均ボディマスインデックス22.2±3kg~2),各グルコース調節の数学モデルとパラメータのユニークなセットを構築した。各仮想被験者は静脈内インシュリンとグルコース注入に対する応答における血しょうグルコース及びインシュリン濃度をシミュレートした。各仮想被験者はユニークな応答を提供し,そのパラメータを,Bayes手法を用いた複合静脈内ブドウ糖負荷試験高インシュリン性正常血糖クランプデータから推定した。仮想被験者は高血糖グルコースクランプ法を施行した12人の健常人からのデータに対するシミュレートされた予測を比較することによって検証した。血しょうグルコースおよびインシュリン濃度は,シミュレートされた高血糖クランプ実験を訓練された研究スタッフにより決定したグルコース注入に対する応答における仮想被験者によって予測した。グルコース注入の全量はシミュレーションおよび実際の被験者(85±18 g vs. 83±23 g; p=NS)および血漿インシュリンレベル(63±20 mU/L vs. 58±16 mU/L; p=NS)間の無関係であった。仮想被験者は高血糖グルコースクランプ条件時のグルコース必要性と血しょうインシュリンプロファイルを確実に予測することができる。これらの仮想被験者はクランプ実験におけるグルコース注入の調整を行うために職員を訓練するために使用することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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代謝異常・栄養性疾患一般  ,  すい臓ホルモン 
物質索引 (1件):
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