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J-GLOBAL ID：201902229509608919   整理番号：19A2672615

穿孔性消化性潰瘍におけるデータマイニングを用いた死亡と罹患率予測【JST・京大機械翻訳】

Death and Morbidity Prediction Using Data Mining in Perforated Peptic Ulcers

著者 (6件)： Carlos Abelha Antonio (Algoritmi Research Center, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Peixoto Hugo (Algoritmi Research Center, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Silva Lara (University of Minho, Braga, Portugal) ,  Pereira Soraia (University of Minho, Braga, Portugal) ,  Jesus Tiago (University of Minho, Braga, Portugal) ,  Neves Lopes Vitor (Centro Hospitalar do Tamega e Sousa, Guilhufe, Portugal)
資料名： International Journal of Reliable and Quality E-Healthcare  (International Journal of Reliable and Quality E-Healthcare)
巻： 9  号： 1  ページ： 37-49  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3935A  ISSN： 2160-9551  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 消化性潰ようは消化管粘膜における最も一般的な合併症ではないが,これらの欠損は最も高い死亡率を伴う合併症であることが明らかになった。BoeyおよびPULPスコアシステムのような臨床的および生化学的パラメータに基づくいくつかの評価システムが,死亡率の確率を予測するために開発されている。本研究では,死亡率と患者の状態合併症の予測を試みるときに,スコアシステムがどのように実行するかを評価するために,利用可能な医療データにおいてデータマイニングプロセスを実行した。さらに,本論文では,1つが他より優れていることを定義するために提示された2つの評価システムを研究した。一方で,PULPスコア化は,90%以上の精度を達成するより良い死亡率予測を可能にした。一方では,合併症に関して,Boeyシステムは,患者の状態合併症を予測することになるとき,より良い予測に導くより良い結果を達成した。Copyright 2019 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 死亡率 ,  *データマイニング ,  合併症 ,  *予測 ,  消化性潰瘍
準シソーラス用語： スコアリングシステム ,  健康 ,  スコア化 ,  スコア ,  評価システム ,  生化学的パラメータ ,  消化管粘膜 ,  消化性潰瘍穿孔 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ボーイ ,  CRISP-DM ,  データマイニング ,  健康合併症 ,  知識抽出 ,  パルプ ,  スコアリングシステム

分類 (4件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  測量学一般  (RC02010W) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 穿孔性消化性潰瘍 ,  データマイニング ,  死亡 ,  罹患率 ,  予測