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J-GLOBAL ID:201702229350910002   整理番号:17A0376104

全身性エリテマトーデスに罹患した妊娠女性の妊娠転帰を予測するための臨床意思決定支援システム【Powered by NICT】

A clinical decision support system for prediction of pregnancy outcome in pregnant women with systemic lupus erythematosus
著者 (4件):
資料名:
巻: 97  ページ: 239-246  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0729A  ISSN: 1386-5056  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アイルランド (IRL)  言語: 英語 (EN)
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全身性エリテマトーデス(SLE)-影響女性の妊娠は,貧弱な産科転帰と高度に関連している。胎児転帰のリスクの予測は妊娠の成功を最大化するために不可欠である。本研究では,SLE影響を受けた妊娠女性の妊娠転帰を予測するための臨床意思決定支援システム(CDSS)を開発することを目的とした。SLE合併妊婦149例の遡及的分析,1982年から2014年までShariati病院(104妊娠)と専門クリニック(45例)で追跡した例を行った。IBM SPSS(バージョン20)で行われた本二成分ロジスティック回帰モデルを用いて重要な特徴(p<0.10)を選択した。その後,妊娠転帰を予測するためのいくつかの人工ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン(MLP)と動径基底関数[RBF(動径基底関数)])を訓練した。最も効果的なネットワークを評価し,選択するために,著者らは,混同行列と受信者動作特性(ROC)曲線を用いた。は最終的に最も正確なネットワークに基づくCDSSを開発した。MATLAB2013bソフトウェアはニューラルネットワークを設計し,CDSSを開発するために適用した。最初に,四十五の潜在的変数は,二成分ロジスティック回帰により分析し,16の有効な特徴はニューラルネットワーク(P値<0.1)の入力として選択した。MLP(多層パーセプトロン)ネットワークのための検査データの精度(90.9%),感度(80.0%),特異性(94.1%)を達成した。RBF(動径基底関数)ネットワークのためのこれらの測定は,71.4%,53.3%,及び79.4%であった。10倍交差検証法を適用することにより,ネットワークの精度はRBF(動径基底関数)のための75.16%の精度及びMLPに関して90.6%の精度を示した。,MLPネットワークは,妊娠結果の予測のための最も正確なネットワークとして選択した。MLPネットワークに基づいて開発されたCDSSは,医師にSLEを有する女性における妊娠転帰を予測するのに役立つことができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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医用情報処理 

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