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J-GLOBAL ID：201702257645234084   整理番号：17A1211734

CKDの進行のための動的予測モデル【Powered by NICT】

A Dynamic Predictive Model for Progression of CKD

著者 (7件)： Tangri Navdeep (Seven Oaks General Hospital, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada) ,  Inker Lesley A. (Tufts Medical Center, Boston, MA) ,  Hiebert Brett (Seven Oaks General Hospital, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada) ,  Wong Jenna (McGill University, Montreal, Quebec, Canada) ,  Naimark David (Sunnybrook Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada) ,  Kent David (Tufts Medical Center, Boston, MA) ,  Levey Andrew S. (Tufts Medical Center, Boston, MA)
資料名： American Journal of Kidney Diseases  (American Journal of Kidney Diseases)
巻： 69  号： 4  ページ： 514-520  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1201A  ISSN： 0272-6386  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： 慢性腎臓病(CKD)の進行の予測は,臨床意思決定と患者-医療提供者間のコミュニケーションのための重要である。著者らは以前に,人口統計および臨床検査変数の単時点測定を用いた正確な静的予測モデルを開発した。CKDステージ3~5の患者のコホートからの人口統計学的,臨床的,及び時間依存実験室データを用いた動的予測モデルの開発。カナダ,トロントにおけるSunnybrook病院の外来CKD診療所における,2009年12月31日,2001年4月1日を3,004患者を検討した。ベースラインで年齢,性別,および尿中アルブミン-クレアチニン比。推定糸球体濾過率(eGFR),血清アルブミン,リン,カルシウム,重炭酸塩値時間依存予測因子として。処理した腎不全,透析療法や腎移植の開始により定義した。転帰の予測因子としての時間依存臨床検査値を用いた動的(最新の利用可能な測定)予測モデルを記述した。静的モデルは,8個全ての候補予測因子を含んでいた。最新の利用可能な測定モデルは時間依存性予測因子としての年齢と後者の五つの変数を含んでいる。腎不全までの時間のためのCox比例ハザードモデルを用い,識別,キャリブレーション,モデル適合とモデルに対する正味再分類を比較した。3,004例,3年の追跡期間中央値と5診療所訪問の平均344腎不全イベントを有した症例を検討した。eGFRは最新の利用可能な測定モデルにおける腎不全対ベースライン訪問静的モデル(HR,0.44 vs 0.65)とより強く関連していた。カルシウムレベルの関連は変化しなかったが,雄性とリン,アルブミン,および重炭酸塩レベルはもはや有意でなかった。適合の識別と良さを時間依存性共変量(統合識別改善,0.73%;95%CI,0.56%~ 0.90%)を含む増分改善を示した。著者らのデータは,単一施設での腎臓病学臨床から導出した。アルブミン尿の時間依存性変化を含むことはできない。時間依存予測因子としてeGFRと最新の利用できる測定予測モデルはただ一つのeGFRと静的モデルで腎不全のリスク予測を徐々に改善できる。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： 患者 ,  *予測モデル ,  リン ,  病院 ,  コミュニケーション ,  腎不全 ,  時間依存性 ,  カルシウム ,  臨床検査 ,  カナダ ,  意思決定 ,  母集団 ,  腎臓移植 ,  血清アルブミン ,  予測因子 ,  *モデル

著者キーワード (12件)： 索引語リスク予測 ,  予測モデル ,  慢性腎臓病(CKD) ,  疾患進行 ,  疾患軌跡 ,  腎不全 ,  推算糸球体濾過量(eGFR) ,  eGFR斜面 ,  アルブミン尿 ,  腎置換療法(RRT) ,  時間依存予測因子 ,  腎不全リスク方程式(KFRE)

分類 (2件)： 泌尿生殖器の臨床医学一般  (GM01030E) ,  泌尿生殖器の疾患  (GM03000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： CKD ,  予測モデル