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J-GLOBAL ID：201802268504149974   整理番号：18A1031517

多重スコア比較:予後スコアの比較と外部検証へのネットワークメタ分析アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Multiple Score Comparison: a network meta-analysis approach to comparison and external validation of prognostic scores

著者 (5件)： Haile Sarah R. (Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Guerra Beniamino (Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Soriano Joan B. (Servicio de Neumologia, Instituto de Investigacion del Hospital Universitario de la Princesa (IISP), Universidad Autonoma de Madrid, Madrid, Spain) ,  Puhan Milo A. (Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Puhan Milo A. (Epidemiology & Department of Epidemiology, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, USA)
資料名： BMC Medical Research Methodology (Web)  (BMC Medical Research Methodology (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 172  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7434A  ISSN： 1471-2288  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測モデルと予後スコアは,臨床診療と臨床研究設定の両方においてますます一般的であり,例えば,リスクに基づく意思決定または交絡のための制御を支援する。多くの医療分野において,多数の予後スコアが利用可能であるが,しかし,それらの間の比較の欠如と同様に外部検証の欠如により,それらの間で選択することは困難であることが分かった。大規模国際協力から生じる個々の患者データ(IPD)を用いて,同時外部検証と予後スコアの比較を可能にする多重スコア比較メタ分析(MSC)へのアプローチについて述べた。ここでは,MSC設定へのネットワークメタ分析の適用における課題,例えば,コホートレベルにおけるスコア間の相関を明示的に含む必要性,および多くのマルチスコア研究を扱う方法について述べた。著者らは,最初にIPDを用いて,共通コンパレータに対するすべての比較を行うために,協調レベルの集合識別または較正スコアを作成することを提案した。次に,標準的なネットワークメタ分析技術を適用することができ,複数のスコアを持つコホートにおける相関構造を考慮することができる。過渡性,一貫性および不均一性も調べた。慢性閉塞性肺疾患患者における3年死亡率に対する予後スコアを,大規模共同イニシアティブからのデータを用いて比較し,臨床応用を提供した。予後スコアの識別特性に焦点を合わせた。著者らの結果は,ADOとeBODEが他の考慮されたスコアよりも死亡率に関してより高い識別を示す性能の明確な違いを示している。推移性と局所的およびグローバルな一貫性の仮定は,違反されなかった。不均一性は小さかった。臨床スコアの予後特性を外部的に検証し,同時に比較するために,ネットワークメタ分析法を適用した。著者らの大規模外部検証は,COPD患者における3年死亡率を予測する最良の識別特性を有するスコアがADOとeBODEであることを示す。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  慢性閉塞性肺疾患 ,  母集団 ,  不均一性 ,  患者 ,  *多重化 ,  死亡率 ,  予測モデル ,  コンパレータ ,  *メタ分析 ,  国際協力
準シソーラス用語： 臨床研究 ,  診療 ,  *外部検証 ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 予後スコア ,  外部検証 ,  多重スコア比較 ,  慢性閉塞性肺疾患

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (71件)：

• Steyerberg EW. Clinical prediction models. In: Gail M, Krickeberg K, Sarnet J, Tsiatis A, Wong W, editors. Statistics for biology and health. New York: Springer; 2010. ISBN: 978-1-4419-2648-7.
• Am J Epidemiol; Clinical prediction models: a practical approach to development, validation, and updating (book review); TA Alonzo; 170; 2009; 90033; 10.1093/aje/kwp129; citation_id=CR2
• Am J Epidemiol; Clinical usefulness of the Framingham cardiovascular risk profile beyond its statistical performance the Tehran lipid and glucose study; D Khalili, F Hadaegh, H Soori, EW Steyerberg, M Bozorgmanesh, F Azizi; 176; 2012; 177-186; 10.1093/aje/kws204; citation_id=CR3
• Am J Epidemiol; Risk factor models for Neurodevelopmental outcomes in children born very preterm or with very low birth weight: a systematic review of methodology and reporting; L Linsell, R Malouf, J Morris, JJ Kurinczuk, N Marlow; 185; 2017; 601-612; 10.1093/aje/kww135; citation_id=CR4
• Am J Epidemiol; Predicting risk of type 2 diabetes mellitus with genetic risk models on the basis of established genome-wide association markers: a systematic review; W Bao, H FB, S Rong, Y Rong, K Bowers, EF Schisterman; 178; 2013; 1197-1207; 10.1093/aje/kwt123; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  スコア ,  予後 ,  外部検証 ,  ネットワークメタ分析