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J-GLOBAL ID：202002267956082071   整理番号：20A0884843

日常的な術後実験室結果を用いた根治的な術後の動的再入院予測【JST・京大機械翻訳】

Dynamic readmission prediction using routine postoperative laboratory results after radical cystectomy

著者 (18件)： Kirk Peter S. (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Liu Xiang (Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI) ,  Borza Tudor (Department of Urology, University of Wisconsin, Madison, WI) ,  Li Benjamin Y. (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Sessine Michael (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Zhu Kevin (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Lesse Opal (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Qin Yongmei (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Jacobs Bruce (Department of Urology, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, PA) ,  Urish Ken (Department of Orthopaedic Surgery, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, PA) ,  Helm Jonathan (W.P. Carey School of Business, Arizona State University, Tempe, AZ) ,  Gilbert Scott (Department of Genitourinary Oncology, H. Lee Moffitt Cancer Center & Research Institute, Tampa, FL) ,  Weizer Alon (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Montgomery Jeffrey (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Hollenbeck Brent K. (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Lavieri Mariel (Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI) ,  Skolarus Ted A. (Dow Division of Health Services Research, Department of Urology, University of Michigan Health System, Ann Arbor, MI) ,  Skolarus Ted A. (VA Health Services Research and Development, Center for Clinical Management Research, VA Ann Arbor Healthcare System, Ann Arbor, MI)
資料名： Urologic Oncology: Seminars and Original Investigations  (Urologic Oncology: Seminars and Original Investigations)
巻： 38  号： 4  ページ： 255-261  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3220A  ISSN： 1078-1439  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： 電子健康記録データの追加が,根治的膀胱切除後のより良いリスク層別化と再入院予測を可能にするかどうかを決定する。それらの頻度と重症度を減少させる努力にもかかわらず,根治的膀胱切除後の合併症と読影は,一般的に残っている。容易に利用可能な,実験室結果のような動的情報は,再入院リスクにおける患者に対する予測と標的化介入の改善を可能にする可能性がある。著者らは,根治的膀胱切除を受けている患者に対する人口統計学的,臨床的,および検査室データを得るために,制度的電子カルテデータベースを使用した。サポートベクトルマシン学習技術を用いて,インデックス病院滞在中の一般的な術後検査値の軌跡を特性化した。著者らは,再入院の予測能力を評価するために,実験室結果の有無にかかわらずモデルを比較した。根治的ぼうこう切除を受けた996名の患者のうち,259名の患者(26%)が30日以内に再入院を経験した。手術後の最初の週の間に,白血球数,尿素窒素,重炭酸塩,およびクレアチニンによる再入院患者および非再入院患者に対する日値の中央値を示した。実験室結果の包含は,膀胱切除後の30日の読み取りを予測するモデルの能力を大きく増加させた。一般的な術後検査値は,根治的膀胱切除後の再入院のより高いリスクで患者を同定するのを助けるために識別力を有する可能性がある。実験室値のような生理学的データの動的ソースは,膀胱切除後の最大再入院リスクにおける患者のより正確な同定と標的化を可能にした。これは,これらの技術の更なる調査を示唆する概念研究の証明である。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： 合併症 ,  学習 ,  キャラクタリゼーション ,  電子カルテ ,  ターゲティング ,  炭酸水素塩 ,  サポートベクトルマシン ,  *膀胱切除 ,  尿素態窒素 ,  病歴 ,  ラクタム
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  読影 ,  重症度 ,  リスク層別化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： おいて ,  患者再入院 ,  サポートベクトルマシン ,  電子健康記録

分類 (2件)： 腫ようの外科療法  (GE03033T) ,  泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S)

物質索引 (1件)： クレアチニン

タイトルに関連する用語 (3件)： 実験室 ,  再入院 ,  予測