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J-GLOBAL ID：202002221370478846   整理番号：20A1103272

データマイニングに基づく甲状腺ホルモンの基準間隔を確立するための臨床検査室からの患者ビッグデータのみを用いたアプローチの検証【JST・京大機械翻訳】

Validation of an approach using only patient big data from clinical laboratories to establish reference intervals for thyroid hormones based on data mining

著者 (11件)： Ma Chaochao (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Cheng Xinqi (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Xue Fang (Department of Epidemiology and Biostatistics, Institute of Basic Medical Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences, School of Basic Medicine Peking Union Medical College, Beijing, China) ,  Li Xiaoqi (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Yin Yicong (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Wu Jie (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Xia Liangyu (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Guo Xiuzhi (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Hu Yingying (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Qiu Ling (Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College & Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China) ,  Xu Tengda (Department of Health Care, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, No. 1 Shuaifu Yuan, Dongcheng District, Beijing 100730, China)
資料名： Clinical Biochemistry  (Clinical Biochemistry)
巻： 80  ページ： 25-30  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0942A  ISSN： 0009-9120  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： 多くの研究は患者データを用いて甲状腺ホルモンに対する参照間隔(RIs)を確立しているが,このアプローチは検証されていない。したがって,本研究では,臨床検査室からの患者データのみを用いて甲状腺ホルモンに対するRIsを確立するためのアプローチを検証することを目的とした。著者らは,2つの誘導されたデータベースを確立した:誘導されたデータベース*と派生したデータベース#。誘導されたデータベース*における参照個人は厳密な除外基準を用いて選択され,データベースによって確立されたRIsは標準RIs(RIs*)と考えられた。得られたデータベース#における個人は,研究所情報システムから直接ダウンロードされた物理的検査集団であり,このデータベースから確立されたRIsを評価した(RIs#)。比較信頼区間(CI)法と外部データベースに基づく決定結果の一貫性を用いて,RIs*とRIs#を比較した。試験した甲状腺ホルモンに対するRIS#とRIs*は類似していた。ほとんどの甲状腺ホルモンに対するRIsの上限と下限の90%CIはRIs#とRIs*の間で重複し,RIs#の限界はRIs*の90%CI以内であった。外部データベースにおけるRIs*とRIs#の結果に対する一貫性率は,試験した全ての甲状腺ホルモンに対して98%以上であった。適切な統計的方法を採用した後,臨床検査室からの患者データのみを用いて甲状腺ホルモンのRIを確立することが可能であった。Copyright 2020 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： 情報システム ,  データベース ,  *甲状腺ホルモン ,  統計的方法 ,  ダウンロード ,  *データマイニング
準シソーラス用語： *臨床検査室 ,  患者情報 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 基準区間 ,  患者のビッグデータ ,  データマイニング ,  甲状腺ホルモン

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： データマイニング ,  甲状腺ホルモン ,  臨床検査室 ,  患者 ,  ビッグデータ ,  検証