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J-GLOBAL ID：201802241718455060   整理番号：18A1064749

外来患者における卵巣癌の診断のための主観的パターン認識と比較したIotaロジスティック回帰モデルLR1とLR2の前向き評価【JST・京大機械翻訳】

Prospective evaluation of IOTA logistic regression models LR1 and LR2 in comparison with subjective pattern recognition for diagnosis of ovarian cancer in an outpatient setting

著者 (5件)： Nunes N. (Gynaecological Diagnostic Outpatient Treatment Unit, University College Hospital, London, UK) ,  Ambler G. (Department of Statistical Science, University College London, London, UK) ,  Foo X. (Gynaecological Diagnostic Outpatient Treatment Unit, University College Hospital, London, UK) ,  Widschwendter M. (Department of Women’s Cancer, University College London, Elizabeth Garrett Anderson Institute for Women’s Health, London, UK) ,  Jurkovic D. (Gynaecological Diagnostic Outpatient Treatment Unit, University College Hospital, London, UK)
資料名： Ultrasound in Obstetrics & Gynecology  (Ultrasound in Obstetrics & Gynecology)
巻： 51  号： 6  ページ： 829-835  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1803A  ISSN： 0960-7692  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 【目的】卵巣癌の術前診断のために開発された国際的卵巣腫瘍分析(IOTA)ロジスティック回帰モデルLR1およびLR2が,婦人科外来診療所に参加している女性の集団における良性および悪性付属器腫瘍の識別に使用できるかどうかを決定する。方法:これは2009年5月~2012年1月の間に募集された婦人科診断外来ユニットに参加した連続女性の単施設前向き観察研究であった。すべての女性は,最初に,Level-II超音波オペレータによって検査した。付属器腫瘍と診断された患者において,IOTA-LR1/2プロトコルを用いて,腫瘤を評価した。LR1とLR2モデルを用いて悪性腫瘍のリスクを評価した。その後,女性は,良性と悪性腫瘍の間を区別するためにパターン認識を用いたレベルIII検査者によっても検査された。悪性腫瘍の超音波診断による女性は手術を提供されたが,良性病変を有する無症候性女性は12か月の最小追跡調査で保存的管理を提供された。最初の診断を,2つの参照標準と比較した:組織学的所見および/または追跡超音波スキャンにおける腫瘍形態の比較評価。腫瘍分類が良性から悪性に変化したすべての女性は,手術を提供した。結果:最終分析において,参照基準のどちらか両方を有する489人の女性が含まれた。平均年齢は50歳(範囲,16~91歳)で,45%は閉経後であった。含まれた女性のうち,342/489(69.9%)は手術を受け,147/489(30.1%)は保存的に管理された。悪性度は137/489(28.0%)であった。全体として,悪性腫瘍の診断のためのLR1とLR2の感度は97.1%(95%CI,92.-99.2%)と94.9%(95%CI,89.8-97.9%)であり,特異性はそれぞれ77.3%(95%CI,72.5-81.5%)と76.7%(95%CI,71.9-81.0%)であった(P>0.05)。パターン認識(感度9%(95%CI,88.8~97.4%),特異性96.3%(95%CI,938~98.0%))と比較して,IOTAモデルの特異性は有意に低かった(P<0.0001)。有意に高い数の女性が,女性がパターン認識の代わりにIOTAモデルを用いて評価された(213/489(43.6%)対142/489(29.0%);P<0.001)。結論:IOTAモデルは,外来で使用した場合,高い感度を維持した。特異性は比較的低く,女性の有意な割合が卵巣癌疑いのために不必要な手術を提供していることを示した。これらの所見は,IOTAモデルが外来設定で卵巣癌を診断するための第一段階試験として使用できるが,偽陽性所見の数を最小にするためには異なる第二段階試験が必要であることを示す。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 女性 ,  超音波 ,  腫瘍 ,  追跡調査 ,  術前診断 ,  超音波診断 ,  産婦人科学 ,  *パターン認識 ,  プロトコル ,  *卵巣腫瘍 ,  *患者
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  特異性 ,  悪性腫瘍 ,  付属器腫瘍 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 付属器腫瘍 ,  イオタ ,  ロジスティック回帰 ,  LR1 ,  LR2 ,  卵巣癌 ,  パターン認識 ,  超音波

分類 (2件)： 女性生殖器と胎児の腫よう  (GS04000K) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 外来患者 ,  卵巣癌 ,  診断 ,  パターン認識 ,  ロジスティック回帰モデル ,  評価