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J-GLOBAL ID：202002218035509272   整理番号：20A0330817

逆伝搬神経回路網に基づく心臓弁置換術を受ける患者に対するワルファリン個人維持用量の予測モデル【JST・京大機械翻訳】

The Prediction Model of Warfarin Individual Maintenance Dose for Patients Undergoing Heart Valve Replacement, Based on the Back Propagation Neural Network

著者 (12件)： Li Qian (Department of Evidence-Based Medicine and Clinical Epidemiology, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Wang Jing (Department of Career Development Division, The Fourth Affiliated Hospital of Anhui Medical University, Hefei, China) ,  Tao Huan (Department of Hematology, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhou Qin (Department of Nutrition, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China) ,  Chen Jie (Department of Anesthesiology, China Mianyang Central Hospital, Mianyang, China) ,  Fu Bo (Department of Cardiovascular Surgery, Tianjin Central Hospital, Tianjin, China) ,  Qin WenZhe (Department of Social Medicine and Health Management, Shandong University, Jinan, China) ,  Li Dong (Department of Cardiovascular Surgery, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Hou JiangLong (Department of Cardiovascular Surgery, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Chen Jin (Department of Evidence-Based Medicine and Clinical Epidemiology, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Zhang Wei-hong (Department of Research Laboratory for Human Reproduction, Faculty of Medicine and School of Public Health, Universite Libre de Bruxelles (ULB), Brussels, Belgium) ,  Zhang Wei-hong (International Centre for Reproductive Health (ICRH), Department of Public Health and Primary Care, Ghent University, Ghent, Belgium)
資料名： Clinical Drug Investigation  (Clinical Drug Investigation)
巻： 40  号： 1  ページ： 41-53  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0873A  ISSN： 1173-2563  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景と目的:狭い治療ウインドウと大きな個人間変動のため,ワルファリンの抗凝固療法に関する個々の精度は挑戦的である。本研究では,心臓弁置換を受けた中国人患者における個々のワルファリン維持量を予測するために,逆比例ニューラルネットワーク(BPNN)モデルを構築し,その予測精度を検証した。【方法】本研究において,著者らは心臓弁置換データベースの後に中国の低強度抗凝固療法から抽出された13639人の適格患者を分析した。それは中国の15のセンターからの心臓弁置換後にワルファリンを使用する患者に関するデータを収集した。データベースに最終的に登録された患者の10%を外部検証として使用し,残りを3:1の比率で訓練と内部検証群にランダムに分割した。入力変数を,一般線形モデルの単変量解析によって選択した。2.0,国際規格化比率(INR)範囲1.5-2.5の平均値は,必須変数として使用した。BPNNモデルと多重線形回帰(MLR)モデルを訓練グループによって構築して,平均絶対誤差(MAE),平均二乗誤差(MSE),二乗平均二乗誤差(RMSE),および理想的予測比率の比較を通して検証した。結果:最終的に,10の入力変数を選択し,3層BPNNモデルを構築した。BPNNモデルにおいて,MAEの値(内部および外部検証においてそれぞれ0.688mg/日および0.740mg/日),MSE(それぞれ,内部および外部検証において0.580mg/日および0.599mg/日)およびRMSE(内部および外部検証において0.761mg/日および0.774mg/日)が達成された。理想的予測割合は,内部(63.0%)と外部検証(59.7%)の両方で高かった。MLRモデルと比較して,BPNNモデルは外部検証グループ(59.7%対56.6%)においてより高い理想的予測割合を示し,中間線量サブグループ(内部検証グループ:84.7%)で最高の予測精度を示したが,低用量サブグループ(内部検証グループ:0%;外部検証グループ:0.3%)では劣った性能を示した。一方,BPNNモデルはMLRモデルより高用量群においてより良い理想的予測割合を示した(内部検証:36.2%対31.6%;外部検証:42.8%対37.8%)。結論:BPNNモデルは,心臓弁置換後のワルファリン維持量を予測するための有望性を示す。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *神経回路網 ,  抗凝固療法 ,  ニューラルネットワーク ,  *心臓弁 ,  国際規格 ,  放射線量 ,  データベース ,  *予測モデル ,  ラクトン ,  芳香族縮合化合物 ,  ヒドロキシケトン
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  平均絶対誤差 ,  多重線形回帰 ,  単変量解析 ,  線形モデル ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生物薬剤学(臨床)  (GY01022L)

物質索引 (1件)： ワルファリン

タイトルに関連する用語 (8件)： 伝搬 ,  神経回路網 ,  心臓弁置換術 ,  患者 ,  ワルファリン ,  個人 ,  用量 ,  予測モデル