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J-GLOBAL ID：201802278639047247   整理番号：18A0257293

一般外傷集団における死亡率予測モデル:系統的レビュー【Powered by NICT】

Mortality prediction models in the general trauma population: A systematic review

著者 (9件)： de Munter Leonie (Department Trauma TopCare, Elisabeth-TweeSteden Hospital, Tilburg, The Netherlands) ,  Polinder Suzanne (Department of Public Health, Erasmus Medical Centre, Rotterdam, The Netherlands) ,  Lansink Koen W.W. (Department Trauma TopCare, Elisabeth-TweeSteden Hospital, Tilburg, The Netherlands) ,  Lansink Koen W.W. (Brabant Trauma Registry, Network Emergency Care Brabant, The Netherlands) ,  Lansink Koen W.W. (Department of Surgery, Elisabeth-TweeSteden Hospital, Tilburg, The Netherlands) ,  Cnossen Maryse C. (Department of Public Health, Erasmus Medical Centre, Rotterdam, The Netherlands) ,  Steyerberg Ewout W. (Department of Public Health, Erasmus Medical Centre, Rotterdam, The Netherlands) ,  de Jongh Mariska A.C. (Department Trauma TopCare, Elisabeth-TweeSteden Hospital, Tilburg, The Netherlands) ,  de Jongh Mariska A.C. (Brabant Trauma Registry, Network Emergency Care Brabant, The Netherlands)
資料名： Injury; British Journal of Accident Surgery  (Injury; British Journal of Accident Surgery)
巻： 48  号： 2  ページ： 221-229  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0033A  ISSN： 0020-1383  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： 外傷は40歳未満の患者における死亡の主要な原因である。外傷後の患者転帰を予測するための多くの異なるモデルである。我々の知る限りでは,包括的なレビューは一般的な外傷集団の予後モデルに行われていない。それゆえに,このレビューは,(1)一般外傷集団のための既存の死亡率予測モデル,(2)方法論的品質と(3)一般外傷集団における死亡率のモデル予測に最も関連する変数を記述することを目的とした。オンライン検索は,Embase,Medline,Webof Science,Cinahl,Cochrane,Google ScholarとPubMedを用いて2015年6月で実施した。開発した英語レビュー文献関連,一般外傷集団における検証または更新死亡率予測モデルを対象とした。合計90論文を対象とした。コホートサイズは100~1,115,389患者の範囲であり,全体の死亡率0.6%から35%の範囲であった。外傷および損傷の重度スコア(TRISS)は最も一般的に使用されるモデルであった。全258モデルは,その中の103のみモデル(40%)は,外部検証したについて述べた。欠損値を伴う症例は除外し,異なる予測モデルの識別には大きな幅があり(AUROC0.59と0.98の間)。予測因子は,しばしば二分またはカテゴリー変数として含まれていたが,連続変数はより優れた性能を示した。研究者は一般的な外傷集団における良好な死亡率予測モデルを探索している。モデルは,1)予測因子変数当たり十分なイベントと適切なサンプルサイズを用いて開発しおよび/または検証されるべきである,2)欠測値に対処するための多重代入モデルを用いて,3)利用可能な場合予測因子の連続変異体を使用し,4)全ての異なるタイプの容易に入手可能な予測因子(すなわち,生理的変数,解剖学的変数,損傷原因/機構,および人口統計学的変数)を組み込んだ。さらに,死亡率は減少しているが,それは物理的,認知状態,ケアの品質を測定する生活の質を予測するモデルを開発することが重要である。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： 解剖学 ,  英語 ,  *予測モデル ,  *死亡率 ,  品質 ,  患者 ,  *システマティックレビュー ,  クオリティオブライフ ,  文献展望
準シソーラス用語： 品質評価 ,  人口統計学 ,  予測因子 ,  スコア ,  PubMed ,  転帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予後モデル ,  外傷 ,  死亡率 ,  系統的文献のレビュー ,  品質評価

分類 (2件)： 疫学  (GB03000E) ,  森林保育  (FF03040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 外傷 ,  集団 ,  死亡率 ,  予測モデル ,  系統的レビュー