文献

J-GLOBAL ID：201702226383478510   整理番号：17A1846835

手術部位感染リスク早期警戒モデル構築【JST・京大機械翻訳】

Establishment of risk warning model for surgical site infection

著者 (10件)： He Wenying (石河子大学医学院第一附属医院,新疆 石河子,832008) ,  Deng Yuhong (石河子大学医学院第一附属医院,新疆 石河子,832008) ,  Liu Xin (浜州医学院附属医院,山東 浜州,256603) ,  Li Weiguang (山東省立医院,山東 済南,250021) ,  Wu Anhua (中南大学湘雅医院,湖南 長沙,410008) ,  Ren Nan (中南大学湘雅医院,湖南 長沙,410008) ,  Xiong Lijuan (華中科技大学同済医学院附属協和医院,湖北 武漢,430022) ,  Ding Lili (新疆医科大学第一附属医院,新疆 烏魯木斉,830002) ,  Han Hui (山東大学斉魯医院,山東 済南,250012) ,  Wang Zhong (新疆生産建設兵団医院,新疆 烏魯木斉,830002)
資料名： Zhongguo Ganran Kongzhi Zazhi  (Zhongguo Ganran Kongzhi Zazhi)
巻： 16  号： 6  ページ： 497-501  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3336A  ISSN： 1671-9638  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:手術部位における感染リスクの早期警戒モデルを構築し、ハイリスク集団をスクリーニングし、疑似感染症例を発見するために、手助けを提供する。【方法】2013年1月から2015年12月までの6つの病院における567例の腹部外科手術患者のデータを遡及的に収集し,6:4の比率でモデル群と検証群にランダムに分けて,ロジスティック回帰を用いて早期警戒モデルを確立した。ROC曲線下面積(AUC)評価モデルの識別能力により、約約数指数が最大となることを最適切断点とする。結果:ハイリスク患者の早期警戒モデルのAUCは0.823、感度は78.81%、特異度は74.33%、陽性予測値は19.67%、陰性予測値は97.78%であった。疑似感染症の識別モデルのAUCは0.978、感度は93.38%、特異度は95.62%、陽性予測値は62.95%、陰性予測値は99.45%であった。結論:本研究で確立した早期警戒モデルの識別能力は比較的に良く、病院感染情報システムの早期警戒と判別開発に参考を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデリング ,  病院 ,  院内感染 ,  患者 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  感染症 ,  *感染
準シソーラス用語： 予測値 ,  特異度 ,  ロジスティック回帰分析 ,  腹部手術 ,  ハイリスク集団 ,  *感染リスク ,  *手術部 ,  *手術部位感染 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： surgical site infection ,  risk prediction ,  risk warning ,  healthcare-associated infection

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 手術部位感染 ,  リスク ,  早期 ,  警戒 ,  モデル構築