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J-GLOBAL ID：201802257643258177   整理番号：18A1098177

高齢者肺癌患者の化学療法期間における感染の予測モデルを人工ニューラルネットワークを用いて確立した。【JST・京大機械翻訳】

Application of artificial neural network in establishing predictive models with infection during chemotherapy for hospitalized elderly patients with lung cancer

著者 (3件)： Wang Xiaohui (上海交通大学附属胸科医院薬剤科,上海,200030) ,  Pan Yan (上海交通大学附属胸科医院薬剤科,上海,200030) ,  Zhu Jun (上海交通大学附属胸科医院薬剤科,上海,200030)
資料名： Chuanbei Yixueyuan Xuebao  (Chuanbei Yixueyuan Xuebao)
巻： 32  号： 6  ページ： 871-873,889  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3533A  ISSN： 1005-3697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:老年(>65歳)肺癌患者の入院化学療法期間に発生した感染の予測モデルを構築し、モデルの予測性能を評価し、個体発病リスク予測の方法を検討する。方法;当病院で治療を受けた老年肺癌化学療法患者327例を収集し、4:1で訓練群(n=260)と検査群(n=67)に分けた。ロジスティック回帰ロジスティックRegression(LR)モデルを用いて、資料に対して多因子選別を行った。LRモデルと人工知能ニューラルネットワーク(ANN)モデルを,統計的有意性を持つ指標を選別するために確立した。結果;病院感染の発生率は21.10%(69/327)であり、更に分析で骨髄抑制(≧II度、P=0.001)、長時間入院(≧14d、P=0。001、糖尿病(P=0.005)、連合化学療法(シスプラチン、P=0.009)、肺癌手術歴(P=0.033)及び応用ホルモン(P=0。67名の試験セットを2つのモデルによって予測し,予測正解率は,それぞれ87.15%と79.81%であった。ROC曲線下のモデルの予測能力を比較した。結論:老年肺癌患者の入院化学療法期間に発生した感染の予測において、ANNモデルの予測性能はLRモデルより優れている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *患者 ,  *予測 ,  糖尿病 ,  入院 ,  *肺腫瘍 ,  老年 ,  *ニューラルネットワーク ,  病院 ,  *薬物療法 ,  ホルモン ,  院内感染 ,  シスプラチン ,  *予測モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  癌化学療法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Artificial Neural Network ,  Infection ,  Elderly patients ,  Chemotherapy for lung cancer

分類 (1件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高齢者肺癌 ,  患者 ,  化学療法 ,  感染 ,  予測モデル ,  人工ニューラルネットワーク