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J-GLOBAL ID：201802248202668710   整理番号：18A1909660

治療効果の緩和因子が未知の場合のスカラーおよび機能的予測因子に基づく治療決定ルールの構築【JST・京大機械翻訳】

Constructing treatment decision rules based on scalar and functional predictors when moderators of treatment effect are unknown

著者 (4件)： Ciarleglio Adam (Columbia University and New York State Psychiatric Institute, New York, USA) ,  Petkova Eva (New York University School of Medicine, USA) ,  Ogden Todd (Columbia University, New York, USA) ,  Tarpey Thaddeus (Wright State University, Dayton, USA)
資料名： Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics  (Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics)
巻： 67  号： 5  ページ： 1331-1356  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0430A  ISSN： 0035-9254  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： 治療反応の不均一性は多くの疾患に対する治療を選択するための重大な課題を提起する。この不均一性をより良く理解し,与えられた疾患に対する最良の患者特異的治療を決定するのに役立つために,多くの臨床試験は,治療効果の緩和因子を同定するためにこれらのデータのいくつかを用いることができるという希望で大量の患者レベルデータを収集している。これらのデータは簡単なスカラー値から曲線や画像のような複雑な機能データまでの範囲にある。これらの様々なタイプのベースラインデータを組み合わせることにより,治療応答の「バイオサイン」を発見することは,精密医療の進歩にとって重要である。臨床的および神経画像データに基づく鬱病を有する被験者に対する最適治療を選択する問題に動機付けられて,著者らは両方とも異なる治療効果に関連する共変量を同定し,これらの共変量に基づく治療決定規則を推定するアプローチを提示する。スカラーと機能データの両方から成る候補バイオマーカーの潜在的に大きな収集がある環境に焦点を当てた。提案したアプローチの妥当性を,広範囲なシミュレーション実験により正当化し,欝病を有する被験者における抗抑欝治療反応を検討するプラセボ対照臨床試験からのデータを用いて説明した。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： シミュレーション ,  *緩和現象 ,  患者 ,  偽薬 ,  バイオマーカー ,  臨床試験 ,  画像 ,  *スカラー ,  *治療法 ,  うつ病 ,  不均一性
準シソーラス用語： 共変量 ,  被験者 ,  *予測因子 ,  *臨床効果 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： うつ病 ,  機能データ ,  ペナルティ付き推定 ,  精密医療 ,  治療体制

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  腫ようの治療一般  (GE03031L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 治療効果 ,  緩和 ,  因子 ,  スカラー ,  予測因子 ,  治療 ,  ルール ,  構築