オルジナルへの飛躍:柔軟なモデリングアプローチによる外傷性脳損傷後の詳細な機能的予後【JST・京大機械翻訳】

Bhattacharyay Shubhayu; Milosevic Ioan; Wilson Lindsay; Menon David K.; Stevens Robert D.; Steyerberg Ewout W.; Nelson David W.; Ercole Ari; investigators/participants the CENTER-TBI

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208328283764 整理番号：22P0287413

オルジナルへの飛躍:柔軟なモデリングアプローチによる外傷性脳損傷後の詳細な機能的予後【JST・京大機械翻訳】

The leap to ordinal: detailed functional prognosis after traumatic brain injury with a flexible modelling approach

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発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月04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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患者が外傷性脳損傷(TBI)後に集中治療室(ICU)に入院した場合,早期予後はベースラインリスク調整と共有意思決定に必須である。TBI転帰は,損傷後6カ月で,Glasgowアウトカムスケール拡張(GOSE)が8,機能的回復の規則的レベルにより一般的に分類される。既存のICU予後モデルは,GOSEの特定の閾値(例えば,生存率[GOSE>1]または機能的独立性[GOSE>4])でのバイナリ転帰を予測する。各GOSEスコアの確率を同時に予測する順序予測モデルを開発することを目的とした。方法:TBI(CENTER-TBI)患者データセットにおける協調ヨーロッパNeuroTrauma effective Research of TBI(CENTER-TBI)患者データセットにおける前向きコホート(n=1,550,65中心)から,ICU入院の24時間以内の全臨床情報(1,51予測因子)と6か月GOSEスコアを抽出した。順序モデル性能に及ぼす2つの設計要素の影響を分析した。(1)ベースライン予測子セットは,全ての可能な予測子のトークン埋め込み表現に対する10の確証された予測子の簡潔なセットから,そして(2)モデリング戦略は,順序ロジスティック回帰から多項の深い学習までの範囲である。反復k-折畳み交差検証により,ベースライン予測器セットの拡大が,分析複雑性を増加させながら,順序予測性能を著しく改善することを見出した。これらの利得の半分は,簡潔なセットへの8つの高衝撃予測子(2つの人口統計学的変数,4つの蛋白質バイオマーカー,および2つの重症度評価)の追加によって達成することができた。最良に,順序モデルは,6か月GOSE(Somers’D)における順序変動の0.76(95%CI:0.74~0.77)順序識別能力(通常c指数)と57%(95%CI:54%~60%)説明を達成した。著者らの結果は,より高いGOSEのための有益な予測子の探索と順序動的予測モデルの開発を動機づける。【JST・京大機械翻訳】

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