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J-GLOBAL ID：201702248077492220   整理番号：17A0889281

脳震盪同定のための標準化された神経学的徴候および症状データのマイニング【Powered by NICT】

Mining standardized neurological signs and symptoms data for concussion identification

著者 (6件)： Venugopalan Janani (Wallace H. Coulter School of Biomedical Engineering, at Georgia Institute of Technology and Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Gore Russell (Neurology department at Shepherd Center, Atlanta, GA, USA) ,  Espinoza Tamara (Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Wright David (Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  LaPlaca Michelle C. (Wallace H. Coulter School of Biomedical Engineering, Petit Institute for Bioengineering and Bioscience at Georgia Institute of Technology and Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Wang May D. (Wallace H. Coulter School of Biomedical Engineering, Petit Institute for Bioengineering and Bioscience at Georgia Institute of Technology and Emory University, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BHI  ページ： 285-288  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Centers for Disease Controlのは1.6~三百八十万脳震盪は毎年スポーツおよびレクリエーション活動で起こると推定した。脳震盪は将来の傷害と軽度認知障害のリスクを増加することを示した。スポーツ関連脳震盪危険因子に関する広範な研究にもかかわらず,脳震盪転帰と回復時間経過を最も良く予測する因子は不明のままである。医師バイアスの問題を克服し,振とう診断を最も良く予測できる因子を同定するために,多変量ロジスティック回帰に基づく分析を提案した。は126人の被験者(年齢12~31)データセットに関する著者らの結果を示した。著者らの結果は,三百二十二の特徴の中で,提案モデルでは,スポーツ,以前の脳震盪の歴史,眠気,吐き気,一般的な症状リストにより測定したトラブル集束,及び眼球運動の機能の歴史を含む27~29特徴を選択したことを示した。著者らのモデルを用いて採取した特徴は脳震盪の高予測であることが見出され,90%以上の予測性能精度,Matthews相関係数0.8以上で0.95以上の曲線下面積を与えた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  スポーツ ,  モデル ,  *脳振盪 ,  レクリエーション ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *標準化 ,  眼球運動 ,  吐き気 ,  医師 ,  予測 ,  危険因子
準シソーラス用語： 眠気 ,  被験者 ,  ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  ドキュメンテーション  (GA01020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 脳震盪 ,  同定 ,  標準化 ,  神経学 ,  徴候 ,  症状