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J-GLOBAL ID：202202259900413475   整理番号：22A1119265

現代の一次移植片機能不全予測モデル開発のための機械学習の利用:PGDに関する国際コンソーシアム【JST・京大機械翻訳】

Using Machine Learning to Develop a Contemporary Primary Graft Dysfunction Prediction Model: The International Consortium on PGD

著者 (28件)： Moayedi Y. (Cardiology, University Health Network, Toronto, ON, Canada) ,  Foroutan F. (Ted Rogers Computational Program, University Health Network, Toronto, ON, Canada) ,  Truby L.K. (Cardiology, Duke University, Durham, NC) ,  Han J. (Cardiology, University of Chicago, Chicago, IL) ,  Angleitner P. (Cardiovascular Surgery, University of Vienna, Vienna, Austria) ,  Guzman J. (Cardiology, Hospital Clinic Barcelona, Barcelona, Spain) ,  Sabatino M. (Cardiology, University of Bologna, Bologna, Italy) ,  Felius J. (Baylor, Dallas, TX) ,  Zafar H. (Baylor, Dallas, TX) ,  Law D. (Cardiology, Ottawa Heart Institute, Ottawa, ON, Canada) ,  Van Zyl J. (Baylor, Dallas, TX) ,  Tremblay-Gravel M. (Cardiology, Montreal Heart Institute, Montreal, QC, Canada) ,  Segovia J. (Cardiology, Hospital Puerta de Hierro Majadahonda, Madrid, Spain) ,  Devore A. (Cardiology, Duke University, Durham, NC) ,  Kim G. (Cardiology, University of Chicago, Chicago, IL) ,  Lasarte M. Riva (Cardiology, Hospital Puerta de Hierro Majadahonda, Madrid, Spain) ,  Knezevic I. (Cardiology, University Clinical Centre, Ljubljana, Slovenia) ,  Noly P. (Cardiovascular Surgery, Montreal Heart Institute, Montreal, QC, Canada) ,  Farr M. (University of Southwestern, Dallas, TX) ,  Zuckermann A. (Cardiovascular Surgery, University of Vienna, Vienna, Austria) ,  Potena L. (Cardiology, University of Bologna, Bologna, Italy) ,  Ferrero M. (Cardiology, Hospital Clinic Barcelona, Barcelona, Spain) ,  Miller R. (University of Calgary, Calgary, AB, Canada) ,  Fan S.C. (Ted Rogers Computational Program, University Health Network, Toronto, ON, Canada) ,  Chih S. (Cardiology, Ottawa Heart Institute, Ottawa, ON, Canada) ,  Hall S.A. (Cardiology, Baylor, Dallas, TX) ,  Khush K.K. (Cardiology, Stanford University, Stanford, CA) ,  Ross H.J. (Cardiology, University Health Network, Toronto, ON, Canada)
資料名： Journal of Heart and Lung Transplantation  (Journal of Heart and Lung Transplantation)
巻： 41  号： 4 S  ページ： S11-S12  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3128A  ISSN： 1053-2498  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 原発性移植片機能不全(PGD)は,心臓移植(HT)後の早期死亡の主な原因である。利用可能なPGDリスクスコアは単一中心に限られ,現代の危険因子を捉えることができない。PGDに関する国際コンソーシアムは,米国,カナダおよびヨーロッパ(Figure1)における14のセンターからのデータから成る革新的な多施設共同作業である。このコンソーシアムは,PGDに対する最大の前向き登録である。本研究の目的は,機械学習(ML)を用いて現在のHT時代に関連する変数を組み込んだPGDのための新しい予測アルゴリズムを導出することである。PGDの国際コンソーシアムは,成人ドナーとレシピエントのベースライン人口統計,詳細な前と後HT血行動態,およびHTの前後で必要なMCSの型と期間に関するデータを含む。一次転帰は,HTの最初の24時間以内のISHLT定義重症PGDを含む。ロジスティック回帰を用いて,レシピエント間のPGD発症のリスクを定量化した。MLアルゴリズムを用いて,予後因子を同定し,評価した。再サンプリング法(即ち,交差検証とブートストラップ)を適用して,アルゴリズムを調整し,その性能を評価し,2010~2020年(予想される最終サンプルサイズの75%)から,106の異なる臨床変数を含む2764の単一臓器HTレシピエントに関する予備的データを集めた。予備的結果に基づいて,215(7.8%)レシピエントは重症PGDの基準を満たした。著者らの以前の分析に基づいて,転帰の臨床関連予測因子も,MLアルゴリズムによって同定されたそれらに加えて,レシピエントとドナー年齢,糖尿病の病歴,および耐久性LVADの術前使用を含む。著者らの予測モデル性能を,最終モデルの識別力および較正に関して評価した。モデルは80%で導出され,コホートの残りの20%で検証された。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： アルゴリズム ,  ブートストラップ ,  血液動態 ,  糖尿病 ,  因子 ,  *モデル ,  心臓移植 ,  母集団 ,  危険因子 ,  *機械学習 ,  *予測モデル ,  ドナー【臓器移植】
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  予後因子 ,  リスクスコア ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 呼吸器疾患の外科療法  (GI05030U) ,  消化器疾患の外科療法  (GH05030R) ,  循環系疾患の外科療法  (GJ05030X) ,  移植免疫  (ED03020E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 移植片 ,  機能不全 ,  予測モデル ,  開発 ,  機械学習 ,  コンソーシアム