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J-GLOBAL ID：202202243821760499   整理番号：22A0651791

人工ニューラルネットワークに基づく肺癌の緩和化学療法中の肺感染の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Lung Infection during Palliative Chemotherapy of Lung Cancer Based on Artificial Neural Network

著者 (4件)： Guo Wei (The Second People’s Hospital of Wuhu, Wuhu, Anhui 230032, China) ,  Gao Guoyun (The Second People’s Hospital of Wuhu, Wuhu, Anhui 230032, China) ,  Dai Jun (The Second People’s Hospital of Wuhu, Wuhu, Anhui 230032, China) ,  Sun Qiming (The Second People’s Hospital of Wuhu, Wuhu, Anhui 230032, China)
資料名： Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web)  (Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7693A  ISSN： 1748-670X  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： 肺感染は,肺癌患者における化学療法の効果に深刻に影響し,疼痛を増加させる。本研究は,人工神経ネットワーク(ANN)による化学療法中の肺癌患者における感染の予測モデルを確立することを目的とする。著者らの病院における歴史的症例のデータに基づいて,変数を選別して,予測モデルを確立した。ロジスティック回帰(LR)モデルを用いてデータをスクリーニングした。統計的有意性を有する指数を選択し,LRモデルと逆伝播ニューラルネットワークモデルを確立した。緩和化学療法による進行肺癌患者の合計80症例を予測し,異なるモデルの予測性能を受信者動作特性曲線(ROC)により評価した。[数式:原文を参照]年,[数式:原文を参照]dの長さ,手術歴,併用化学療法,骨髄抑制,糖尿病,およびホルモン適用は,化学療法中の肺癌患者における感染の危険因子であった。予測肺感染のためのLRモデルのROC曲線下面積は,[数式:原文を参照]であり,それはANNモデル([数式:原文を参照])のそれより少なかった。結果は,神経ネットワークモデルが化学療法中の肺癌患者の肺感染を予測するLRモデルより良いと結論した。Copyright 2022 Wei Guo et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  糖尿病 ,  ホルモン ,  *薬物療法 ,  *緩和現象 ,  疼痛 ,  患者 ,  *肺腫瘍 ,  危険因子 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  ロジスティック回帰分析 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  神経ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  腫ようの薬物療法  (GE03032C)

引用文献 (26件)：

• Y. Mao, D. Yang, J. He, M. J. Krasna, "Epidemiology of lung cancer," Surgical Oncology Clinics of North America, vol. 25, no. 3, pp. 439-445, 2016.
• F. Nasim, B. F. Sabath, G. A. Eapen, "Lung cancer," The Medical Clinics of North America, vol. 103, no. 3, pp. 463-473, 2019.
• A. Steven, S. A. Fisher, B. W. Robinson, "Immunotherapy for lung cancer," Respirology, vol. 21, no. 5, pp. 821-833, 2016.
• W. A. Ghandourh, "Palliative care in cancer: managing patients' expectations," Journal of Medical Radiation Sciences, vol. 63, no. 4, pp. 242-257, 2016.
• V. T. Janmaat, E. W. Steyerberg, A. van der Gaast, R. H. Mathijssen, M. J. Bruno, M. P. Peppelenbosch, E. J. Kuipers, M. C. W. Spaander, Cochrane Upper GI and Pancreatic Diseases Group, "Palliative chemotherapy and targeted therapies for esophageal and gastroesophageal junction cancer," Cochrane Database of Systematic Reviews, vol. 2017, no. 11, article CD004063, 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工ニューラルネットワーク ,  肺癌 ,  緩和 ,  化学療法 ,  肺 ,  感染 ,  予測