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J-GLOBAL ID：201702230591391928   整理番号：17A1181228

肺切除後の長期エアリークのための臨床予測モデル【Powered by NICT】

A clinical prediction model for prolonged air leak after pulmonary resection

著者 (7件)： Attaar Adam (Division of Thoracic and Foregut Surgery, Department of Cardiothoracic Surgery, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa) ,  Winger Daniel G. (Clinical and Translational Science Institute, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa) ,  Luketich James D. (Division of Thoracic and Foregut Surgery, Department of Cardiothoracic Surgery, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa) ,  Schuchert Matthew J. (Division of Thoracic and Foregut Surgery, Department of Cardiothoracic Surgery, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa) ,  Sarkaria Inderpal S. (Division of Thoracic and Foregut Surgery, Department of Cardiothoracic Surgery, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa) ,  Christie Neil A. (Division of Thoracic and Foregut Surgery, Department of Cardiothoracic Surgery, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa) ,  Nason Katie S. (Division of Thoracic and Foregut Surgery, Department of Cardiothoracic Surgery, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pa)
資料名： Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery  (Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery)
巻： 153  号： 3  ページ： 690-699.e2  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0892B  ISSN： 0022-5223  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)

抄録/ポイント： 長期空気漏れはコストを増加させ,肺切除後の転帰を悪化させる。前処理と術中変数を用いた長期エアリークのための臨床予測ツールを開発することを目的とした。肺癌/結節(2009年1月から2014年6月)のために肺切除を受けた患者は,長期実質空気漏れ(>5日)で階層化した。内部検証のためのブートストラップ・リサンプリング・後方段階的ロジスティック回帰を用いて,候補変数を同定し,ノモグラムリスク計算機を開発した。総計2317名の患者は肺癌/小結節のための肺切除を施行した。長期空気漏れ(8.6%, n=200)は有意に長い入院期間(中央値10対4日;P<.001)と関連していた。リスク増加と関連した最終モデル変数は開胸による右開胸,楔状切除術の1二,喫煙歴,切除,高い年間外科取扱い件数,以前の胸部手術,Zubrodスコア>2,および相互作用項における低%努力呼気肺活量を含んでいた。1二における楔状切除術は,高値のボディマスインデックスおよび未測定%努力呼気肺活量した保護されていた。得られたノモグラム識別精度は76%(95%信頼区間[CI],0.72 0.79),観察された遷延性空気漏(2.0%,8.9%,および19.2%であった;P<.001)が単調に増加すると低,中および高リスク群への患者層別化を促進した。中間とハイリスク患者は低リスクでの患者と比較して長期エアリークを持つ可能性が4.80倍(95% CI, 2.86 8.07)および11.86倍(95% CI, 7.21 19.52)であった。容易に利用可能な候補変数を用いて,著者らのノモグラムは良好な識別能力を持つ長期エア・リークのリスク増加を予測した。リスク層別化は外科的意思決定を支持し,積極的な,患者特異的外科的管理を開始するのを助けることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *肺切除 ,  信頼区間 ,  患者 ,  *予測 ,  意思決定 ,  ボディマスインデックス ,  開胸術 ,  階層構造 ,  *予測モデル ,  層別 ,  肺腫瘍 ,  危険因子 ,  ノモグラム
準シソーラス用語： *エアリーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 延長した空気の漏れ ,  持続的な空気漏れ ,  空気漏れ ,  肺切除 ,  肺癌 ,  多変数 ,  危険因子 ,  リスク層別化 ,  漏斗プロット

分類 (2件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  腫ようの外科療法  (GE03033T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺切除 ,  長期 ,  エアリーク ,  臨床 ,  予測モデル