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J-GLOBAL ID：202202227526339110   整理番号：22A0842961

脳卒中患者の日常生活活動の予測におけるロジスティック回帰と決定木モデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Logistic Regression and Decision Tree Models in the Prediction of Activities of Daily Living in Patients with Stroke

著者 (5件)： Zhang Qile (Department of Rehabilitation, The Quzhou Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Quzhou People’s Hospital, Quzhou, China) ,  Zhang Zheyu (The Second Clinical Medical College, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, China) ,  Huang Xiuqing (Department of Rehabilitation, The Quzhou Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Quzhou People’s Hospital, Quzhou, China) ,  Zhou Chun (Department of Rehabilitation, The Quzhou Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Quzhou People’s Hospital, Quzhou, China) ,  Xu Jian (Department of Rehabilitation, The Quzhou Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Quzhou People’s Hospital, Quzhou, China)
資料名： Neural Plasticity (Web)  (Neural Plasticity (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7808A  ISSN： 2090-5904  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常生活動作(ADLs)の改善は,脳卒中患者の生活の質および予後と有意に関連している。しかし,ADL(SI-ADL)の有意な改善を予測する因子はまだ明らかにされていない。したがって,ロジスティック回帰モデリングとディシジョンツリーモデリングの両方を用いたリハビリテーション療法後の脳卒中患者におけるSI-ADLに影響する主要因子の同定を試みた。方法:2020年1月~2020年7月に当院でリハビリテーション療法を受けた脳卒中患者190名の臨床データを遡及的に収集し,分析した。一般およびリハビリテーション治療データを抽出し,Barthel指数(BI)スコアを結果評価のために使用した。入院中15点以上のBIスコアの改善としてSI-ADLを定義した。ロジスティック回帰とディシジョンツリーモデルを,SI-ADL予測子を探究するために確立した。次に,ロジスティック回帰と決定木モデルを比較するために,受信者動作特性(ROC)曲線を使用した。単変量解析は,非SI-ADL群と比較して,SI-ADL群が脳卒中の有意に短いコース,より長い入院期間,および職業および音声療法(すべての[数式:原文を参照])を受けるより高い率を示したことを明らかにした。バイナリロジスティック回帰分析は,入院時の脳卒中の経過([数式:原文を参照],[数式:原文を参照]-0.993;[数式:原文を参照])と入院期間([数式:原文を参照],[数式:原文を参照]-1.047;P=0.001)がSI-ADLの独立した予測因子であることを明らかにした。ROC比較は,ロジスティック回帰とディシジョンツリーモデル(0.808対0.831,[数式:原文を参照])の曲線下面積に有意差は認められなかった。両モデルは入院時の疾患経過を同定し,入院期間はSI-ADLに影響する主要因子であった。背景:リハビリテーション療法の早期開始は,脳卒中患者のADLの改善に非常に重要である。Copyright 2022 Qile Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 職業 ,  リハビリテーション ,  因子 ,  *ディシジョンツリー ,  *脳卒中 ,  予後 ,  日常生活動作 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  入院期間
準シソーラス用語： 予測子 ,  単変量解析 ,  *ロジスティック回帰分析 ,  臨床データ ,  予測因子 ,  *脳卒中患者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リハビリテーション  (GB06000Z)

引用文献 (27件)：

• D. A. Cadilhac, J. Kim, N. A. Lannin, C. R. Levi, H. M. Dewey, K. Hill, S. Faux, N. E. Andrew, M. F. Kilkenny, R. Grimley, A. G. Thrift, B. Grabsch, S. Middleton, C. S. Anderson, G. A. Donnan, Australian Stroke Clinical Registry Consortium, "Better outcomes for hospitalized patients with TIA when in stroke units: an observational study," Neurology, vol. 86, no. 22, pp. 2042-2048, 2016.
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• B.-H. Chao, F. Yan, Y. Hua, J.-M. Liu, Y. Yang, X.-M. Ji, B. Peng, G.-G. Zhao, Y.-J. Wang, D.-Z. Kang, Y.-L. Wang, J.-S. Zeng, L. Chu, T.-X. Li, Y.-M. Xu, M. Liu, L. He, Y. Xu, J. Wu, M. Lou, W. Yue, L. Cao, W.-J. Tu, L.-D. Wang, "Stroke prevention, and control system in China: CSPPC-Stroke Program," International Journal of Stroke, vol. 16, no. 3, pp. 265-272, 2021.

タイトルに関連する用語 (8件)： 脳卒中患者 ,  日常生活 ,  活動 ,  予測 ,  ロジスティック回帰 ,  決定木 ,  モデル ,  応用