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J-GLOBAL ID：201902268334098984   整理番号：19A0858777

最初の生涯における個人化体重変化予測【JST・京大機械翻訳】

Personalized weight change prediction in the first week of life

著者 (11件)： Wilbaux Melanie (Paediatric Pharmacology and Pharmacometrics, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  Kasser Severin (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  Gromann Julia (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  Mancino Isabella (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  Coscia Tania (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  Lapaire Olav (Division of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Basel, Basel, Switzerland) ,  van den Anker Johannes N. (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  van den Anker Johannes N. (Division of Clinical Pharmacology, Children’s National Health System, Washington, DC, USA) ,  Pfister Marc (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland) ,  Pfister Marc (Quantitative Solutions LP, Menlo Park, CA, USA) ,  Wellmann Sven (Division of Neonatology, University of Basel Children’s Hospital (UKBB), Basel, Switzerland)
資料名： Clinical Nutrition  (Clinical Nutrition)
巻： 38  号： 2  ページ： 689-696  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1761A  ISSN： 0261-5614  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： ほとんどすべての新生児は出生後に生理的体重減少と連続体重増加を示す。得られた体重変化プロファイルは,それらが複数の新生児と母親の因子に依存するので,非常に可変である。これは,過剰な体重減少と関連する死亡率に対するリスクにおける新生児の早期同定のための体重ノモグラムの値を制限する。本研究の目的は,新生児と母親の影響因子を同定し,定量化し,教育的オンライン予測ツールを提供するために,体重変化と後期早産児と短期新生児における補充給餌の効果を特性化することであった。3638人の健康な用語と遅い早産児からの縦の体重データは,7日まで前向きに記録された。2/3(n=2425)をランダム化し,体重増加と体重減少の時間依存率間のバランスとして体重変化を特徴付ける半機構モデルを開発した。体重増加に及ぼす補給給餌の用量依存的影響を特性化した。非線形混合効果モデリングを適用したポピュレーション解析をNONMEM7.3を用いて行った。モデルは新生児の残りの3番目(n=1213)で評価した。全試料の鍵となる個体群特性(中央値[範囲])は,在胎年齢39.9[34.4~42.4]週,出生体重3400[1980~5580]g,母親年齢32[15~51]歳,帝王切開26%,女児50%であった。このモデルは良好な予測性能(バイアス0.01%,精度0.56%)を示し,出生体重を含む最初の3日間の体重測定に基づく体重変化(バイアス0.15%,精度1.43%)と出生後1週間までの補給給餌の用量依存性効果を正確に予測できた。最初の数学モデルを提示し,用語と後期早産児の体重変化を記述するだけでなく,第1週目の個人化体重予測のための教育的オンラインツールを提供した。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： 時間依存性 ,  教育 ,  個体群 ,  *予測 ,  死亡率 ,  体重減少 ,  新生児 ,  キャラクタリゼーション ,  *体重 ,  モデリング ,  バイアス
準シソーラス用語： 出生体重 ,  早産児 ,  健康 ,  出生 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 体重増加 ,  個別化ヘルスケア ,  新生児 ,  処方乳 ,  人口アプローチ ,  非線形混合効果モデリング

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 個人化 ,  体重変化 ,  予測