文献

J-GLOBAL ID：201802250585441755   整理番号：18A0381065

肺力学の非線形自己回帰モデルの外挿【Powered by NICT】

Extrapolation of a non-linear autoregressive model of pulmonary mechanics

著者 (5件)： Langdon Ruby (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand) ,  Docherty Paul D. (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand) ,  Chiew Yeong Shiong (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand) ,  Chiew Yeong Shiong (School of Engineering, Monash University Malaysia, Bandar Sunway, Malaysia) ,  Chase J. Geoffrey (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand)
資料名： Mathematical Biosciences  (Mathematical Biosciences)
巻： 284  ページ： 32-39  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0591A  ISSN： 0025-5564  CODEN： MABIA  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： 急性呼吸窮迫症候群(ARDS)患者では,機械的換気(MV)は集中治療室(ICU)において重要な治療法である。MVにおける準最適PEEPレベルは人工呼吸器誘導肺損傷,死亡率増加,拡張ICU入室期間,および高コストと関連することを引き起こす可能性がある。PEEPの変化に応答した呼吸力学の結果を予測する能力は,personalisingと改善ケアに重要な利点を提供するであろう。潜在的に危険な高圧の試験の影響を評価するのに必要ではない。非線形自己回帰(NARX)モデルは,10人工呼吸器を装着したARDS患者からの19のデータセットにおける気道圧力を予測するために使用した。患者特異的NARXモデルは,リクルートメント手技の一二三,または四隣接PEEPレベルで圧力と流れデータから同定した。NARXモデルエラスタンス関数の外挿は,より高い,またはより低い圧力にPEEP変化への患者応答の予測を可能にした。NARXモデル予測は十分に検証された一次モデル(FOM)を用いたものよりも成功した。最も臨床的に重要な結果は外挿のための最高PEEPから2cmH_2Oの一つPEEPステップアップ訓練データ。NARXモデルは1PEEPレベル上で訓練された場合,外挿PEEPレベルの平均RMS残差は0.52(90% CI: 0.47 0.57)cmH_2O,FOMの1.50(90% CI: 1.38 1.62)cmH_2Oと比較した。四PEEPレベル上で訓練された場合,NARX結果は0.50(90% CI: 0.42 0.58)cmH_2Oし,FOMの1.95(90% CI: 1.71 2.19)cmH_2Oであった。結果は完全なリクルートメント手技はより高いPEEPレベルで圧力波形の有用な推定値を得るためにNARXモデルに必要ではないかもしれないことを示唆した。方法論は,人工呼吸器PEEP設定についての意思決定を行う臨床医を可能にする高PEEP,とそれに続く高ピーク気道内圧に関連したリスクを減少させた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 死亡率 ,  気道 ,  人工呼吸器 ,  患者 ,  *自己回帰モデル ,  換気 ,  推定量 ,  *外挿法 ,  ICU【医療】 ,  モデリング ,  意思決定 ,  治療法 ,  予測
準シソーラス用語： 臨床医 ,  PEEP , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自己回帰モデル化 ,  肺モデリング ,  生物医学システム ,  クリティカルケア

分類 (3件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  呼吸器疾患の外科療法  (GI05030U) ,  呼吸器の疾患  (GI03000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺 ,  力学 ,  非線形 ,  自己回帰モデル ,  外挿