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J-GLOBAL ID：202002228715392868   整理番号：20A2304816

予測モデル研究の偏りリスクと適用性評価ツール解読【JST・京大機械翻訳】

Introduction of the Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool: a tool to assess risk of bias and applicability of prediction model studies

著者 (6件)： Chen Ru (国家癌症中心/国家腫瘤臨床医学研究中心/中国医学科学院北京協和医学院腫瘤医院腫瘤登記弁公室,北京 100021) ,  Wang Shengfeng (北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系 100191) ,  Zhou Jiachen (西安交通大学医学部公共衛生学院流行病与衛生統計学系 710061) ,  Sun Feng (北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系 100191) ,  Wei Wenqiang (国家癌症中心/国家腫瘤臨床医学研究中心/中国医学科学院北京協和医学院腫瘤医院腫瘤登記弁公室,北京 100021) ,  Zhan Siyan (北京大学公共衛生学院流行病与衛生統計学系 100191)
資料名： Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi  (Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi)
巻： 41  号： 5  ページ： 776-781  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2330A  ISSN： 0254-6450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本稿では,予測モデル研究のバイアスリスクと適用性評価ツールPROBAST(PredictionmodelRiskOfBiasASsessmentTool)の主な内容,評価手順,関連注意事項を紹介した。PROBASTは,研究対象,予測因子,結果,および4つの領域から20の信号問題を分析し,オリジナル研究の設計,実施と分析の過程で生じるバイアスリスクと適用性を評価した。総合分析により,オリジナル研究領域毎と全体的バイアスリスクと適用性について判断し,高,低または不明瞭に分類する。PROBASTは,個人予測モデルの開発,検証および更新のための信頼できる新しい評価ツールを提供し,予測モデルの系統的レビューだけでなく,予測モデル研究のための汎用的な方法論的評価ツールとしても用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  バイアス ,  *予測モデル ,  システマティックレビュー
準シソーラス用語： 評価ツール ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 予測モデル ,  研究 ,  偏り ,  リスク ,  適用性 ,  評価ツール ,  解読