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J-GLOBAL ID：202102244167139106   整理番号：21A0290963

集中治療室における生理学的バイタルサインサインによる低血圧イベントの予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of hypotension events with physiologic vital sign signatures in the intensive care unit

著者 (7件)： Yoon Joo Heung (Division of Pulmonary, Allergy, and Critical Care Medicine, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA) ,  Yoon Joo Heung (Department of Critical Care Medicine, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA) ,  Jeanselme Vincent (Auton Lab, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Dubrawski Artur (Auton Lab, School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Hravnak Marilyn (School of Nursing, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA) ,  Pinsky Michael R. (Department of Critical Care Medicine, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA) ,  Clermont Gilles (Department of Critical Care Medicine, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA)
資料名： Critical Care (Web)  (Critical Care (Web))
巻： 24  号： 1  ページ： 1-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7474A  ISSN： 1364-8535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短い低血圧症は,罹患率と死亡率の増加と関連している。集中治療室(ICU)患者の初期低血圧イベントを予測する機械学習モデルを開発し,ベッドサイド実施のための警報システムを設計した。集中治療III(MIMIC-3)データセットのための医学情報Martから,分毎のバイタルサインを抽出した。低血圧イベントは,収縮期血圧≦90mmHgおよび平均動脈圧≦60mmHgの10分以内で少なくとも5回測定した。30分の重複時間窓からの時系列データを用いて,ランダムフォレスト(RF)分類器を用いて,毎分に低血圧のリスクを予測した。病理組織学的に,抽出したデータの最初の半分を用いてモデルを訓練し,第2半分を用いて訓練されたモデルを検証した。モデルの性能は,受信者動作特性曲線(AUROC)と精度再現曲線(AURC)下の面積の下で面積で測定した。低血圧警報は,リスクスコア時系列,積層RFモデルを用いて発生した。ロックアウト時間は,現実の実行のために適用した。非低血圧群として,低血圧群と1619人の被験者(2279ICU滞在)として1307人の被験者(1580ICU滞在)を同定した。RFモデルは,15および60分でそれぞれ0.93および0.88のAUROCを示し,低血圧および60分前に0.77のAURCを示した。リスクスコア軌跡は,低血圧の15分と60分前に予測された低血圧の80%と>60%を明らかにした。15分のロックアウトによる積層モデルは,平均0.79警報/被験者/時間(感度92.4%)で生じた。ICUにおける臨床的に有意な低血圧イベントは,初期低血圧エピソードの少なくとも1時間前に予測できる。高感度かつ信頼性のある実用的警報システムにより,将来の低血圧の大多数が捕捉され,潜在的な実生活有用性を示唆した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  信頼性 ,  死亡率 ,  *低血圧症 ,  高感度 ,  医学情報 ,  警報システム ,  *ICU【医療】 ,  機械学習 ,  収縮期血圧
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  *集中治療 ,  被験者 ,  時系列データ ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  人工知能 ,  低血圧 ,  予測

分類 (2件)： 腫ようの外科療法  (GE03033T) ,  泌尿生殖器の臨床医学一般  (GM01030E)

引用文献 (37件)：

• Circ Res; Effects of decreasing arterial blood pressure on cerebral blood flow in the baboon. Influence of the sympathetic nervous system; W Fitch, ET Mackenzie, AM Harper; 37; 1975; 550-557; 10.1161/01.RES.37.5.550; citation_id=CR1
• Anesthesiology; Relationship between intraoperative mean arterial pressure and clinical outcomes after noncardiac surgery: toward an empirical definition of hypotension; M Walsh, PJ Devereaux, AX Garg; 119; 2013; 507-515; 10.1097/ALN.0b013e3182a10e26; citation_id=CR2
• Anesthesiology; Association of intraoperative radial arterial systolic, diastolic, mean, and pulse pressures with myocardial and acute kidney injury after noncardiac surgery: a retrospective cohort analysis; S Ahuja, EJ Mascha, D Yang; 132; 2; 2020; 291-306; 10.1097/ALN.0000000000003048; citation_id=CR3
• Intensive Care Med; Myocardial necrosis in ICU patients with acute non-cardiac disease: a prospective study; S Arlati, S Brenna, L Prencipe; 26; 2000; 31-37; 10.1007/s001340050008; citation_id=CR4
• Shock; Fluid overload in patients with severe sepsis and septic shock treated with early goal-directed therapy is associated with increased acute need for fluid-related medical interventions and hospital death; DJ Kelm, JT Perrin, R Cartin-Ceba; 43; 1; 2015; 68-73; 10.1097/SHK.0000000000000268; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (7件)： 集中治療室 ,  生理学 ,  バイタルサイン ,  サイン ,  低血圧 ,  イベント ,  予測