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J-GLOBAL ID：202002231333341891   整理番号：20A0190769

Ruminationの解読:不安,気分および精神病性障害を有する外来患者の診断サンプルへの機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Decoding rumination: A machine learning approach to a transdiagnostic sample of outpatients with anxiety, mood and psychotic disorders

著者 (12件)： Silveira Erico de Moura (Laboratory of Molecular Psychiatry, Graduate Program in Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Passos Ives Cavalcante (Laboratory of Molecular Psychiatry, Graduate Program in Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Scott Jan (Professor at the Academic Psychiatry, Institute of Neuroscience, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK) ,  Bristot Giovana (Graduate Program in Biochemistry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Scotton Ellen (Laboratory of Molecular Psychiatry, Graduate Program in Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Teixeira Mendes Lorenna Sena (Section on Negative Affect and Social Processes, Hospital de Clinicas de Porto Alegre, Department of Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Umpierre Knackfuss Ana Claudia (Section on Negative Affect and Social Processes, Hospital de Clinicas de Porto Alegre, Department of Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Gerchmann Luciana (Section on Negative Affect and Social Processes, Hospital de Clinicas de Porto Alegre, Department of Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Fijtman Adam (Laboratory of Molecular Psychiatry, Graduate Program in Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Trasel Andrea Ruschel (Laboratory of Molecular Psychiatry, Graduate Program in Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Salum Giovanni Abrahao (Section on Negative Affect and Social Processes, Hospital de Clinicas de Porto Alegre, Department of Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Kauer-Sant’Anna Marcia (Laboratory of Molecular Psychiatry, Graduate Program in Psychiatry, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil)
資料名： Journal of Psychiatric Research  (Journal of Psychiatric Research)
巻： 121  ページ： 207-213  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0194A  ISSN： 0022-3956  CODEN： JPYA3E  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： RDoCの観点から反芻のパターンを調べるために機械学習アルゴリズムを採用し,どの変数が経診断サンプルを通して高レベルの不適応反芻を予測するかを決定する。統合失調症,精神分裂病,双極性,抑欝,不安障害,強迫性,および外傷後ストレスの臨床診断により,200人の連続した外来患者のサンプルを得た。機械学習アルゴリズムは,社会人口統計学,免疫マーカーの血清レベル(IL-6,IL-1β,IL-10,TNF-αおよびCCL11)およびBDNF,精神症状および疾患,自殺および入院の歴史,機能性,薬物使用および共存症を含む一連の変数を用いた。最良のモデル(再帰的特徴除去を伴う)は,社会経済的状態,疾病重症度,悪化,一般化不安および抑うつ症状,およびパニック障害の現在の診断の変数を含んでいた。線形サポートベクトルマシンは,低い値(AUC=0.83,感度=75,特異度=71)を有するものと高いレベルの反芻を有する分化した個体を学習した。反芻は,精神衛生における悪い予後と関連することが知られている。本研究により,反芻は,悪化,苦痛および病気の重症度だけでなく,社会経済的状態にも関連する適応的なコーピングスタイルであることが示唆された。また,反芻はパニック障害との特異的関連を示した。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： BDNF ,  統合失調症 ,  血清中濃度 ,  学習アルゴリズム ,  薬物療法 ,  *機械学習 ,  反芻 ,  精神病 ,  不安神経症 ,  精神衛生 ,  サポートベクトルマシン ,  精神症状 ,  うつ病 ,  抑うつ ,  予後

著者キーワード (9件)： 反すう ,  ブローディング ,  機械学習 ,  超診断 ,  バイポーラ ,  分裂病 ,  うつ病 ,  心配 ,  不安

分類 (4件)： 精神障害  (GR03000A) ,  精神科の臨床医学一般  (GR01030T) ,  精神障害の薬物療法  (GR04020D) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 解読 ,  気分 ,  精神病性障害 ,  外来患者 ,  診断 ,  サンプル ,  機械学習