文献

J-GLOBAL ID：201802284958005627   整理番号：18A1527108

ICU急性腎障害患者の入院死亡リスク予測におけるサポートベクトルマシンの利用【JST・京大機械翻訳】

Application of support vector machine in predicting in-hospital mortality risk of patients with acute kidney injury in ICU

著者 (4件)： Lin Ke (北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系,北京 100191;北京大学医学信息学中心,北京100191) ,  Xie Junqing (北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系,北京 100191;北京大学医学信息学中心,北京100191) ,  Hu Yonghua (北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系,北京 100191;北京大学医学信息学中心,北京100191) ,  Kong Guilan (北京大学医学信息学中心,北京,100191)
資料名： Beijing Daxue Xuebao(Yixueban)  (Beijing Daxue Xuebao(Yixueban))
巻： 50  号： 2  ページ： 239-244  発行年： 2018年 
JST資料番号： C5014A  ISSN： 1671-167X  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;サポートベクターマシン(supportvectormachine,SVM)を用いてICUにおける急性腎機能損傷(acutekidneyinjury)を構築した。AKI患者の死亡リスクの予測モデルを入院させた。また、ICUで常用される簡易化急性生理スコア(thesimplifiedacutephysiologyscoreII)と比較した。SAPS-II)の性能を予測した。方法;集中治療医学情報市場(medicalinformationmartforintensivecareIII)を使用した。MICIIIデータベースはデータソースとして使用された。2012年国際的に全世界腎臓病予後組織(KidneyDisease;ImprovingGlobalOutcomes、KDIGO)が発表した『急性腎損傷臨床実践ガイドライン』はMIC-IIIデータベース中のAKI患者を選んだ。SAPS-IIで用いられた全ての変数を用いてSVMモデルを構築し,同時に,MIC-IIIデータベースを用いて局所化したSAPS-IIモデルをカスタム化した。SVMモデルの性能を比較した。モデル性能の評価方法は五折交差検証を用いた。評価指標は受信者動作特性曲線下面積(areaunderthereceiveroperationcharacteristiccurve)を用いた。AUROC,二乗平均平方根誤差(rootmeansquarederror,RMSE),感度,特異性と精度。また、Bland-Altman図を用い、両モデルの予測結果の一致性を評価した結果、合計19044例のAKI患者、死亡率は13.58%であった。五折交差検証の結果、SVMモデルとカスタム版SAPS-IIモデルの平均AUROCはそれぞれ0.86と0.81であり、統計学的有意差があった(t=13.0、P<0.05)。001,SVMモデルとSAPS-IIモデルの平均RMSEは,それぞれ0.29と0.31であり,統計的有意差が認められた(t=-9.6,P<0.001)。感度とYouden指数において、SVMモデルもカスタム版のSAPS-IIモデルより優れ、いずれも統計学的有意差があった(Pはそれぞれ0.002と<0.001)。Bland-Altman図は、患者死亡リスクが極めて高いか極めて低い時、両モデルの予測結果の一致性が良いことを示した。死亡リスクの不確実性が大きい場合、両モデルの予測結果の一致性は悪い。結論;従来のSAPS-IIモデルと比較して,SVMモデルの予測性能はより良く,そして,患者の死亡リスクが不確かなとき,この優位性は明白であった。SVMモデルはAKI患者の死亡リスクの識別と早期介入にもっと有利であり、ICUの臨床医者の医療品質の向上に役立ち、強い臨床応用価値を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  *入院 ,  *患者 ,  品質 ,  カスタム化 ,  データベース ,  死亡率 ,  予測モデル ,  簡素化 ,  *サポートベクトルマシン ,  腎臓病 ,  統計学
準シソーラス用語： 有意差 ,  特異性 ,  *死亡リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Intensive care unit ,  Acute kidney injury ,  Mortality prediction ,  Support vector machine

分類 (3件)： 歯と口腔の疾患の治療一般  (GT05010F) ,  泌尿生殖器疾患の治療一般  (GM05010K) ,  泌尿生殖器の疾患  (GM03000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： ICU ,  急性腎障害 ,  患者 ,  入院 ,  死亡 ,  リスク予測 ,  サポートベクトルマシン