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J-GLOBAL ID：202202248061778218   整理番号：22A1090825

双極性障害患者と単極性障害患者における機械学習モデルによるモビリティパターンの違い【JST・京大機械翻訳】

Differences in mobility patterns according to machine learning models in patients with bipolar disorder and patients with unipolar disorder

著者 (9件)： Faurholt-Jepsen Maria (Copenhagen Affective Disorder Research Center (CADIC), Psychiatric Center Copenhagen, Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark) ,  Faurholt-Jepsen Maria (Department of Clinical Medicine, Faculty of Health and Medical Sciences, University of Copenhagen, Denmark) ,  Busk Jonas (Department of Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Rohani Darius Adam (Department of Health Technology, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Frost Mads (Monsenso A/S, Ny Carlsberg Vej 80, Copenhagen, Denmark) ,  Tonning Morten Lindberg (Copenhagen Affective Disorder Research Center (CADIC), Psychiatric Center Copenhagen, Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark) ,  Bardram Jakob Eyvind (Department of Health Technology, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Kessing Lars Vedel (Copenhagen Affective Disorder Research Center (CADIC), Psychiatric Center Copenhagen, Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark) ,  Kessing Lars Vedel (Department of Clinical Medicine, Faculty of Health and Medical Sciences, University of Copenhagen, Denmark)
資料名： Journal of Affective Disorders  (Journal of Affective Disorders)
巻： 306  ページ： 246-253  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1170A  ISSN： 0165-0327  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 疾患と治療ガイドラインの経過が2つの疾患の間で異なるので,単極障害(UD)から双極性障害(BD)を区別することは必須である。活性と移動度の測定はこの識別を助けることができた。目的;1)BDとUDの間のスマートフォンベースの位置データの違いを調査し,2)BDとUDの分類における組合せ位置データの感度,特異性,AUCを調査する。BDとUDの患者は,6箇月の間,スマートフォンベースの自己評価を完了し,同時に,移動パターン,ルーチンおよび位置エントロピー(カオス)を反映する位置に関する,同じ時間受動収集スマートフォンデータを伴った。BD患者合計65人とUD患者75人を含めた。合計2594人(BDを有する患者)とスマートフォンベースの位置データの2088人(UDを有する患者)が利用可能であった。抑鬱状態の間,UD患者と比較して,BD患者は,統計学的に有意に低い移動性(例えば,1日あたりの移動の全期間(eB0.74,95%CI 0.57;0.97,p=0.027))を有した。抑鬱状態の分類モデルでは,BD対UD患者,0.70(SD0.07)の特異度,0.77(SD0.07)の特異度,および0.79(SD 0.03)のAUCがあった。本研究における相対的低症状重症度はAUCの大きさに寄与した。モバイル位置データに由来する移動性パターンは,BDとUDの患者を区別する有望なディジタル診断マーカーである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *移動度 ,  エントロピー ,  *双極性障害 ,  統計学 ,  ディジタル方式 ,  *患者 ,  カオス ,  携帯電話 ,  *機械学習 ,  スマートフォン ,  診療ガイドライン
準シソーラス用語： 抑うつ状態 ,  特異度 ,  特異性 ,  重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 双極性障害 ,  単極性障害 ,  気分 ,  モビリティ ,  ディジタル表現型タイピング ,  モバイルセンシング

分類 (1件)： 精神障害  (GR03000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 双極性障害 ,  患者 ,  単極性 ,  障害 ,  学習モデル ,  モビリティ