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J-GLOBAL ID：201902261618720331   整理番号：19A0870527

心房細動における上大静脈催不整脈性に関するネットワーク解析【JST・京大機械翻訳】

Networking analysis on superior vena cava arrhythmogenicity in atrial fibrillation

著者 (2件)： Ebana Yusuke (Life Science and Bioethics Research Center, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan) ,  Furukawa Tetsushi (Department of Bioinformational Pharmacology, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan)
資料名： IJC Heart & Vasculature  (IJC Heart & Vasculature)
巻： 22  ページ： 150-153  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3079A  ISSN： 2352-9067  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： 心房細動(AF)は,肺静脈だけでなく,両大静脈にも広がる筋肉スリーブ内の不整脈性病巣から開始することができる。SVC由来AF患者は,一般的な臨床的および遺伝的リスク因子を有する。Bayesネットワーク解析は確率モデルであり,ランダム変数間の定性的依存関係はグラフ構造により表現され,個々の変数間の定量的関係は条件付き確率により表現される。著者らは,以前の論文において,SVC不整脈原性の有無にかかわらず,2170人のAF患者のメタ分析のデータを使用した。Bayesネットワーク解析をソフトウェア「bn学習」を用いて実行した。以前の論文におけるSVC不整脈性と関連した臨床的および遺伝的因子を用いて,臨床パラメータに対する変異体の確率的因果関係を決定するためのBayesネットワーク構造を検討し,再発率はSVC不整脈性およびLA直径に依存し,SVC不整脈性は性別,肥満度指数および遺伝的リスクスコアに条件的に依存していることを見出した。3つの因子から発生した予測モデルの可能性を見出した。受信動作特性解析は,曲線下面積が0.84であることを示した。2000人以上の患者の以前のメタ分析を通して,SVC不整脈性と関連した臨床/遺伝的因子を用いて,Bayesネットワーク分析は,SVC不整脈性と関連した臨床/遺伝的因子の確率的因果関係を示した。Copyright 2019 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： ソフトウェア ,  メタ分析 ,  予測モデル ,  因果律 ,  *大静脈 ,  遺伝 ,  ボディマスインデックス ,  確率モデル ,  *心房細動 ,  学習 ,  *不整脈
準シソーラス用語： スコア ,  性別 ,  信念ネットワーク ,  *ネットワーク解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 上大静脈不整脈 ,  心房細動 ,  Bayesネットワーキング構造

分類 (5件)： 循環系疾患の治療一般  (GJ05010B) ,  循環系の診断  (GJ02000V) ,  循環系の疾患  (GJ03000C) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  血液・体液作用薬の臨床への応用  (GW14020X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 心房細動 ,  上大静脈 ,  催不整脈 ,  ネットワーク解析