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{{ $t("message.AD_EXPIRE_DATE") }}2024年03月
文献
J-GLOBAL ID:202102267817379360   整理番号:21A0209338

退院後の脳卒中後疲労を予測するためのノモグラムの開発と内部検証【JST・京大機械翻訳】

Development and Internal Validation of a Nomogram to Predict Post-Stroke Fatigue After Discharge
著者 (4件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: Null  発行年: 2021年 
JST資料番号: W1420A  ISSN: 1052-3057  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)
抄録/ポイント:
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退院後の脳卒中後疲労(PSF)のリスクの個別化予測のためのノモグラムを開発し,検証することを目的とした。疲労は疲労評価尺度を用いて測定した。多変数ロジスティック回帰分析を適用して,最小絶対収縮と選択演算子回帰モデルで選択した特徴を組み込んだ予測モデルを構築した。C指数,キャリブレーションプロット,および決定曲線分析を用いて,予測モデルの判別,較正,および臨床的有用性を評価した。ブートストラップ検証を用いて内部検証を行った。最後に,ノモグラムの使用を容易にするためにWebアプリケーションを開発した。95名の脳卒中患者に基づくノモグラムを開発した。ノモグラムに含まれる予測因子は性,脳卒中前サルコペニア,急性期疲労,嚥下障害,および鬱病であった。モデルは良好な識別を示し,C指数は0.801(95%信頼区間:0.700~0.902)で,良好なキャリブレーションを示した。0.762の高いC指数値は,間隔検証においてまだ到達できた。決定曲線分析は,退院後のPSFのリスクが,介入が10%~90%のPSFリスク可能性閾値で決定された場合,臨床的に有用であることを示した。このノモグラムは,家庭の退院後のPSFのリスク確率の個人,視覚,および正確な予測を提供するのに便利に使用できる。したがって,意思決定における援助として,医師および他の医療従事者は,入院期間中の脳卒中患者のための早期介入または退院計画を提供するために,この予測方法を用いることができる。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
神経系の疾患  ,  神経系疾患の治療一般 

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