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J-GLOBAL ID:202002272085398552   整理番号:20A2521557

人工ニューラルネットワーク(ANN)分析による大気汚染と気象変化への曝露中のアトピー性皮膚炎重症度【JST・京大機械翻訳】

Atopic dermatitis severity during exposure to air pollutants and weather changes with an Artificial Neural Network (ANN) analysis
著者 (11件):
資料名:
巻: 31  号:ページ: 938-945  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2714A  ISSN: 0905-6157  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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背景:疫学的研究は,地球温暖化,大気汚染およびアレルギー疾患の間の関連を示した。揮発性有機化合物,ホルムアルデヒド,トルエン,二酸化窒素(NO_2),および粒子状物質を含むいくつかの大気汚染物質は,アトピー性皮膚炎(AD)の発症または悪化の危険因子として作用する。AD患者に対する大気汚染物質と天候変化の影響を評価した。材料と方法:カンパニア地域(南イタリア)に住む5歳以上の60人のAD患者(平均年齢:23.5±12.5歳)を18か月間追跡した。原発性転帰は,SCORAD(SCORing Aトピック Dermatitis)指数を用いて評価したADの徴候と症状に対する大気と気候因子の影響であった。平均日温度(TOD),屋外相対湿度(RH),日周温度範囲(DTR),降水,空気力学的直径≦10μm(PM_10),NO_2,対流圏オゾン(O_3),および全花粉数(TPC)を測定した。多変量ロジスティック回帰分析を用いて,AD徴候と症状とこれらの因子との関連を調べた。人工ニューラルネットワーク(ANN)分析は,気象変化,環境汚染物質,およびAD重症度の間の関係を調査した。結果:AD症状の重症度は,屋外温度(TOD,DTR),RH,沈殿,PM_10,NO_2,O_3およびTPCと正に相関した。ANN分析はまた,環境汚染データに基づく疾患重症度の予測において良好な識別性能(75.46%)を示したが,天候関連因子は予測が少なかった。結論:本研究の結果は,天候変化と大気汚染がAD患者の皮膚反応性と症状に有意な影響を及ぼし,皮膚炎の重症度を増加させるという証拠を提供する。AD重症度症状に対する単一変数の割合の知識は,各年齢のAD患者における増悪に対する警告を提案するのに重要である。この知見は,ますます成長する関心の分野における将来の研究のための良好な出発点である。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
免疫性疾患・アレルギー性疾患一般 

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