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J-GLOBAL ID：202202215553572696   整理番号：22A0500736

ラジオミクス解析はコロナウイルス疾患2019(COVID-19)の入院患者の死亡転帰予測を可能にする【JST・京大機械翻訳】

Radiomics analysis enables fatal outcome prediction for hospitalized patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19)

著者 (7件)： Ke Zan (Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China) ,  Li Liang (Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China) ,  Wang Li (Department of Infection Prevention and Control, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China) ,  Liu Huan (GE Healthcare, Shanghai, PR China) ,  Lu Xuefang (Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China) ,  Zeng Feifei (Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China) ,  Zha Yunfei (Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China)
資料名： Acta Radiologica (Copenhagen)  (Acta Radiologica (Copenhagen))
巻： 63  号： 3  ページ： 319-327  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0942A  ISSN： 0284-1851  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： 背景:2019年12月に,コロナウイルス病2019(COVID-19)と名付けられたまれな呼吸器疾患が,世界周辺で大きな懸念をもたらす。目的:COVID-19肺炎の致死転帰を予測するためのラジノグラムノモグラムを開発し,検証すること。材料と方法:本研究は,2020年1月から2020年3月までのCOVID-19による訓練データセット(n=66)と検証データセット(n=30)から成る。最小絶対収縮と選択演算子(LASSO)Cox回帰モデルを用いて,ラジノミクスシグネチャを作成した。訓練コホートからラジノミクススコア(Radスコア)を開発した。ラジノミクスモデル,臨床モデル,および統合モデルを構築して,COVID-19症例のラジノミクス署名/臨床的特徴と死亡率の間の関連を評価した。Rad-スコアと独立臨床因子およびラジオミクスノモグラムを併用したラジノミクスシグネチャを構築した。【結果】COVID-19の死亡率に関連する7つの安定したラジノミクス特徴を最終的に選択した。ラジノミクスノモグラムは,訓練データセットにおけるC指数0.912(95%信頼区間[CI]0.867~0.957)および検証データセットにおける0.907(95%CI 0.849~0.96)のC-インデックスを有するCOVID-19患者の致死結果に対する最適予測性能を示す,ラジノミクスシグネチャおよび臨床リスク因子からなる複合モデルに基づいた。較正曲線は,訓練と検証コホートの両方における予測と観察の間の最適整合性を示した。結論:CTベースのラジノミクスノモグラムは,COVID-19患者の全生存リスクに対する良好な予測有効性を示し,臨床医が高リスク患者を集中的に追跡し,タイムリーな診断をするのを助けることができた。Copyright The Foundation Acta Radiologica 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノモグラム ,  呼吸器疾患 ,  *死 ,  死亡率 ,  肺炎 ,  検量線 ,  回帰モデル ,  母集団 ,  有効性 ,  危険因子
準シソーラス用語： *コロナウイルス ,  訓練データ ,  臨床医 ,  最適予測 ,  臨床的特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  ラジオミクス ,  コンピュータ断層撮影 ,  肺疾患 ,  死亡率

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： ラジオミクス ,  解析 ,  コロナ ,  ウイルス疾患 ,  入院患者 ,  死亡 ,  転帰 ,  予測