多変量縦断的マーカーおよび臨床エンドポイントのための関節潜在クラスモデルを用いた複雑な疾患進行の記述【JST・京大機械翻訳】

Proust-Lima Cecile; Saulnier Tiphaine; Philipps Viviane; Traon Anne Pavy-Le; Peran Patrice; Rascol Olivier; Meissner Wassilios G; Foubert-Samier Alexandra

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201345982434 整理番号：22P0287736

多変量縦断的マーカーおよび臨床エンドポイントのための関節潜在クラスモデルを用いた複雑な疾患進行の記述【JST・京大機械翻訳】

Describing complex disease progression using joint latent class models for multivariate longitudinal markers and clinical endpoints

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発行年： 2022年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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神経変性疾患は,進行と臨床エンドポイントの多数のマーカーによって特性化される。例えば,稀な神経変性性シヌクレイン症である多発性システム萎縮症(MSA)は,進行性自律神経障害と運動機能障害の様々な組み合わせと,非常に予後不良である。このような複合体と多次元疾患の進行の記述は特に困難である。1つは,時間にわたる多変量マーカーの評価,臨床エンドポイントの発生,および患者間の高度に疑われる不均一性を同時に説明しなければならない。しかし,このような記述は疾患の自然史の理解,疾患と診断された患者,サブ表現型の解明,および予後の予測に重要である。MSA進行の例を通して,複数の反復マーカーと臨床エンドポイントをモデリングする潜在クラスアプローチが,複雑な疾患進行を記述し,新しい病理学的仮説を探索するためのサブ表現型を同定するのに役立つことを示した。提案した結合潜在クラスモデルは,時間対事象データを処理するために,潜在的次元とクラスおよび原因特異的比例ハザードモデルに要約される多変量反復バイオマーカーを扱うためのクラス特異的多変量混合モデルを含む。シミュレーションを通して検証された最尤推定法は,lcmm Rパッケージで利用可能である。13年間の598人の患者のデータから成るフランスのMSAコホートにおいて,MSAの5つのサブ表現型が,バイオマーカー分解のシーケンスと形状,および関連する死亡リスクによって異なると同定された。後方解析において,5つのサブ表現型を用いて,臨床進行と外部イメージングと流体バイオマーカーの間の関係を調べ,一方,亜表現型メンバーシップにおける不確実性を適切に説明した。【JST・京大機械翻訳】

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神経系の疾患

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