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J-GLOBAL ID：201802257169227849   整理番号：18A0753034

安全制約下における最適用量体制の同定:慢性疼痛の長期オピオイド治療への応用【JST・京大機械翻訳】

Identifying optimal dosage regimes under safety constraints: An application to long term opioid treatment of chronic pain

著者 (6件)： Laber Eric B. (NCSU, Raleigh, NC, USA) ,  Wu Fan (NCSU, Raleigh, NC, USA) ,  Munera Catherine (Purdue Pharma L.P., Stamford, CT, USA) ,  Lipkovich Ilya (IQVIA, Durham, NC, USA) ,  Colucci Salvatore (Purdue Pharma L.P., Stamford, CT, USA) ,  Ripa Steve (Purdue Pharma L.P., Stamford, CT, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 37  号： 9  ページ： 1407-1418  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  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： 最良の健康管理を提供する手段として,精密医療における関心と投資が増大している。治療体制は,臨床的介入期間の一つである決定ルールの順序として精密医療を定式化し,患者の進化する健康状態に応じて現在の治療を調整すべきかどうかを特定する。関心のある集団に適用される場合には,その有効性のようないくつかの望ましい臨床転帰の平均値を最大化する場合,最適条件を定義することが標準である。しかしながら,多くの臨床的設定において,高品質治療体制は複数の競合転帰をバランスさせなければならない;EGは,高用量が実質的な症状減少と関連するが,有害事象のリスクが高い。有害事象のリスクに対する制約を受ける最も有効な治療体制を推定する問題を考察した。非パラメトリックQ学習とポリシー探索を組み合わせて,高品質ではあるが節約的な処理体制を推定した。この推定器は,観測データとランダム化データの両方に適用され,変数,出力依存性追跡,混合処理タイプ,および複数の時間ポイントによる設定にも適用される。本研究は,慢性疼痛に対する投薬の文脈において動機付けされ,枠組み化されている。しかし,提案したフレームワークは,一般的に,一つ以上の二次結果に対する制約を受ける一つの主要な結果の平均を最大化する処理体制を推定するために適用することができる。著者らは,慢性疼痛に対する5つのオープンラベルフレキシブル投与臨床試験からプールされたデータを用いて,提案した方法を説明した。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： *治療法 ,  患者 ,  健康管理 ,  投与 ,  臨床試験 ,  最適条件 ,  *安全性 ,  *麻薬性鎮痛薬
準シソーラス用語： Q学習 ,  有害事象 ,  高用量 ,  高品質 ,  転帰 ,  *慢性疼痛 ,  *至適投与量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 慢性疼痛 ,  柔軟な投薬試験 ,  ポリシー探索 ,  精密医療 ,  Q学習 ,  治療投薬体制

分類 (4件)： 腫ようの薬物療法  (GE03032C) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  抗腫よう薬の臨床への応用  (GW16020L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 制約 ,  最適用量 ,  同定 ,  慢性疼痛 ,  長期 ,  オピオイド ,  治療 ,  応用