文献

J-GLOBAL ID：201702217486491070   整理番号：17A1886139

健康管理コホートにおける白内障発症リスク予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A prediction model to estimate risks of cataract based on health management cohort

著者 (6件)： Yu Yuanyuan (山東大学公共衛生学院生物統計学系,山東済南250012;山東大学斉魯生物医学大数据研究中心,山東済南250012) ,  Wang Chunxia (済寧医学院附属医院健康管理中心,山東済寧,272000) ,  Su Ping (山東大学公共衛生学院生物統計学系,山東済南250012;山東大学斉魯生物医学大数据研究中心,山東済南250012) ,  Sun Yuanying (山東大学公共衛生学院生物統計学系,山東済南250012;山東大学斉魯生物医学大数据研究中心,山東済南250012) ,  Xue Fuzhong (山東大学公共衛生学院生物統計学系,山東済南250012;山東大学斉魯生物医学大数据研究中心,山東済南250012) ,  Liu Yanxun (山東大学公共衛生学院生物統計学系,山東済南250012;山東大学斉魯生物医学大数据研究中心,山東済南250012)
資料名： Shandong Daxue Xuebao (Yixue Ban)  (Shandong Daxue Xuebao (Yixue Ban))
巻： 55  号： 6  ページ： 104-107,113  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3618A  ISSN： 1671-7554  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:50歳以上の健康管理待ち行列の白内障発症リスク予測モデルを構築する。方法:山東省の多中心健康管理の縦方向観察データベースにより、Cox比例ハザード回帰を用いて白内障発症リスク予測モデルを構築し、ROC曲線下面積(AUC)評価モデルの予測効果を通じて、交差検証を用いてモデルの安定性を検証した。結果:フォローアップ期間中に、新たに白内障を発症した症例は1 010例で、発病密度は24.76‰であった。予測モデルは最終的に年齢、性別、喫煙、高粘着性血症、鼓膜疾患、屈折異常、糖尿病、総コレステロールと収縮期の9つの変数を含む。白内障発症リスクの予測モデルのAUCは0.712(95%CI:0.693~0.732)であった。交差検証の平均AUCは0.714であった。結論:研究により構築した白内障発病リスク予測モデルは比較的に良好な予測効果があり、白内障ハイリスク集団の早期スクリーニングに根拠を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 糖尿病 ,  発病 ,  待ち行列 ,  *白内障 ,  屈折異常症 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *予測 ,  *健康管理 ,  スクリーニング ,  *母集団 ,  データベース ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 評価モデル ,  山東省 ,  *発症リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Cataract ,  Cox’s proportional hazards regression ,  Risk prediction model ,  Cohort study

分類 (3件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： コホート ,  白内障 ,  発症リスク ,  予測モデル