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J-GLOBAL ID：201802286848549023   整理番号：18A1712851

3Dインスリン感受性予測モデルはより患者特異的予測とモデルベース血糖コントロールを可能にする【JST・京大機械翻訳】

A 3D insulin sensitivity prediction model enables more patient-specific prediction and model-based glycaemic control

著者 (11件)： Uyttendaele Vincent (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Private Bag 4800, Christchurch, New Zealand) ,  Uyttendaele Vincent (GIGA - In silico Medicine, University of Liege, Allee du 6 Aout 19, Bat. B5a, 4000 Liege, Belgium) ,  Knopp Jennifer L. (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Private Bag 4800, Christchurch, New Zealand) ,  Stewart Kent W. (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Private Bag 4800, Christchurch, New Zealand) ,  Desaive Thomas (GIGA - In silico Medicine, University of Liege, Allee du 6 Aout 19, Bat. B5a, 4000 Liege, Belgium) ,  Benyo Balazs (Budapest University of Technology and Economics, Department of Control Engineering and Information Technology, Budapest, Hungary) ,  Szabo-Nemedi Noemi (Kalman Pandy County Hospital, Dept of Intensive Care, Gyula, Hungary) ,  Illyes Attila (Kalman Pandy County Hospital, Dept of Intensive Care, Gyula, Hungary) ,  Shaw Geoffrey M. (Christchurch Hospital, Dept of Intensive Care, Christchurch, New Zealand) ,  Shaw Geoffrey M. (University of Otago, School of Medicine, Christchurch, New Zealand) ,  Chase J. Geoffrey (Department of Mechanical Engineering, University of Canterbury, Private Bag 4800, Christchurch, New Zealand)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 46  ページ： 192-200  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 重症患者における血糖コントロール(GC)のためのインシュリン療法は,高血糖症と血糖変動性を低下させることにより転帰を改善する可能性があり,両者は罹患率と死亡率の増加に関連する。しかし,最初の陽性結果は,安全に繰り返し,または達成することが困難であることを証明した。スター(確率的TARget)はリスクベースの投与アプローチを用いたモデルベースの血糖コントロールプロトコルである。星は2D確率モデルを用いて,その電流値に基づいてモデルベースのインシュリン感受性(SI)における将来の変化の分布を予測し,最適介入を決定する。この研究は,より正確な将来のSI分布を予測する能力に対する新しい3D確率モデルの影響を調べ,より攻撃的なインシュリン投与を可能にし,血糖コントロールを改善する。新しい3D確率モデルを,臨床データ(819GCエピソード)の68,629hからの将来のSI分布を予測するために,現在のSIとその以前の変動の両方を用いて構築した。予測したSI分布の5~95パーセンタイル範囲を計算し,2Dモデルと比較した。結果は,2Dモデルがデータの77%以上の3Dケースと比較して過剰保存的であり,SIが安定(|%ΔSI|≦25%)であることを示した。これらの以前に保存的な予測範囲は,3Dモデルにより現在~30%狭く,これらの患者の時間に対するより積極的なインシュリン投与を安全に可能にする。さらに,5~95パーセンタイル範囲内の予測SIの分布は,3Dモデルを有するより多くの患者に対して,90%の理想値に非常に近い。新しい3Dモデルは,患者の特異的代謝変動性とインシュリンに対する患者特異的応答をより良く特性化し,より最適なインシュリン投与が性能と安全性を増加させることを可能にする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  投与 ,  安全性 ,  *血糖 ,  死亡率 ,  代謝 ,  *三次元 ,  *患者 ,  *予測モデル ,  *予測 ,  *インスリン ,  確率モデル ,  プロトコル
準シソーラス用語： *血糖コントロール ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クリティカルケア ,  インスリン感受性 ,  血糖コントロール ,  血糖 ,  高血糖症 ,  インスリン

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患の治療  (GD05030F) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 3D ,  インスリン感受性 ,  予測モデル ,  患者 ,  予測 ,  モデルベース ,  血糖コントロール