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J-GLOBAL ID：202102250438781150   整理番号：21A2848949

単純で容易に利用可能な因子を用いたデータマイニングモデルは,慢性C型肝炎における肝細胞癌の高リスクで患者を同定できる【JST・京大機械翻訳】

Data mining model using simple and readily available factors could identify patients at high risk for hepatocellular carcinoma in chronic hepatitis C

著者 (12件)： Kurosaki Masayuki (Division of Gastroenterology and Hepatology, Musashino Red Cross Hospital, Tokyo, Japan) ,  Hiramatsu Naoki (Department of Gastroenterology and Hepatology, Osaka University Graduate School of Medicine, Osaka, Japan) ,  Sakamoto Minoru (First Department of Internal Medicine, University of Yamanashi, Yamanashi, Japan) ,  Suzuki Yoshiyuki (Department of Hepatology, Toranomon Hospital, Tokyo, Japan) ,  Iwasaki Manabu (Department of Computer and Information Science, Seikei University, Tokyo, Japan) ,  Tamori Akihiro (Department of Hepatology, Osaka City University Medical School, Osaka, Japan) ,  Matsuura Kentaro (Department of Gastroenterology and Metabolism, Nagoya City University Graduate School of Medical Sciences, Nagoya, Japan) ,  Kakinuma Sei (Department of Gastroenterology and Hepatology, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan) ,  Sugauchi Fuminaka (Department of Gastroenterology, Nagoya Koseiin Medical Welfare Center, Nagoya, Japan) ,  Sakamoto Naoya (Department of Gastroenterology and Hepatology, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan) ,  Nakagawa Mina (Department of Gastroenterology and Hepatology, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan) ,  Izumi Namiki (Division of Gastroenterology and Hepatology, Musashino Red Cross Hospital, Tokyo, Japan)
資料名： Journal of Hepatology  (Journal of Hepatology)
巻： 56  号： 3  ページ： 602-608  発行年： 2012年 
JST資料番号： A0278C  ISSN： 0168-8278  CODEN： JOHEEC  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： 肝細胞癌(HCC)発症のリスクの評価は,慢性C型肝炎に対する個別化サーベイランスまたは抗ウイルス治療計画の策定に不可欠である。HCC発症のリスクが高い患者の同定のための簡単なモデルの構築を目的とした。少なくとも5年間(n=1003)の慢性C型肝炎患者を,HCC発症のための予測モデルを構築するために,データマイニングによって分析した。モデルは,1072人の患者(持続性ウイルス学的反応(SVR)の472人と,PEG-インターフェロン+リバビリン療法に対する非SVRによる600)のコホートを用いて,外部的に検証された。年齢,血小板,アルブミンおよびアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼのような因子に基づいて,HCCリスク予測モデルは,それぞれ20.9%,6.3~7.3%および0~1.5%の5年HCC発生率を有するHCCの高い,中間および低いリスクを有するサブグループを同定した。モデルの再現性を外部検証(r2=0.981)により確認した。10年HCC発生率は,低リスク群(24.5%対4.8%;p<0.0001)より,高および中リスク群でも有意に高かった。高および中リスク群において,HCC発症の発生率は,SVRの患者で,非SVRの患者と比較して有意に減少した(5年率,9.5%対4.5%;p=0.040)。HCCリスク予測モデルは,簡単で容易に利用可能な因子を用い,HCC発症のリスクが高い患者を同定する。モデルは,医師がHCCサーベイランスを必要とする患者を同定し,HCCを予防するためにIFN療法から恩恵を受ける患者を同定することを可能にする。Copyright 2021 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： アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ ,  アルブミン ,  インターフェロン ,  血小板 ,  再現性 ,  ディシジョンツリー ,  母集団 ,  *肝細胞癌 ,  治療計画 ,  サーベイランス ,  *C型慢性肝炎 ,  予測モデル ,  *データマイニング ,  窒素複素環化合物 ,  リボヌクレオシド ,  カルボアミド
準シソーラス用語： 危険予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 決定木 ,  予測 ,  ペグ化インターフェロン ,  リバビリン ,  リスク

分類 (2件)： 消化器疾患の薬物療法  (GH05020G) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

物質索引 (1件)： リバビリン

タイトルに関連する用語 (6件)： 因子 ,  慢性C型肝炎 ,  肝細胞癌 ,  リスク ,  患者 ,  同定