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J-GLOBAL ID：202202262940924647   整理番号：22A1178771

胃癌に対する胃全摘術の周術期輸血を予測するための機械学習修飾新規ノモグラム【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning-Modified Novel Nomogram to Predict Perioperative Blood Transfusion of Total Gastrectomy for Gastric Cancer

著者 (3件)： Zhang Jiawen (Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, China) ,  Jiang Linhua (Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhu Xinguo (Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12  ページ： 826760  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:周術期輸血埋蔵量は限られ,輸血の転帰は不明である。したがって,周術期輸血のための計画を作成することが重要である。本研究は,臨床患者管理を導くためのリスク評価モデルを確立することを目的とした。方法:2018年1月~2021年1月の間に胃全摘術(TG)を行った患者513名を含む後ろ向き比較研究を,傾向スコアマッチング(PSM)を用いて行った。影響因子を,ロジスティック回帰,相関分析,および機械学習によって研究した。次に,ノモグラムを確立した。結果:機械学習,失血,術前制御栄養状態(CONUT),ヘモグロビン(Hb),およびトリグリセリド-グルコース(TyG)指数による因子の重要性の評価を,修正輸血関連因子とみなした。修正モデルは,性能に関して元のモデルとは異なっていなかったが,より単純であった。C指数0.834でノモグラムを作成し,決定曲線分析(DCA)は良好な臨床的利点を示した。結論:ノモグラムを確立し,機械学習で修正し,患者の統合状態の重要性を示唆した。これは,注意が輸血に関して運動するべきであり,必要ならば,術前の栄養介入または遅延手術が安全のために実行されるべきであることを強調する。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. 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 ,  埋蔵量 ,  安全性 ,  ヘモグロビン ,  出血 ,  患者 ,  *輸血 ,  栄養状態 ,  *胃腫瘍 ,  患者管理 ,  *機械学習 ,  リスク評価
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *胃全摘 ,  失血 ,  傾向スコアマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 胃癌 ,  胃全摘術 ,  輸血 ,  ノモグラム ,  機械学習

分類 (2件)： 腫ようの外科療法  (GE03033T) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

引用文献 (46件)：

• Cao M, Li H, Sun D, Chen W. Cancer Burden of Major Cancers in China: A Need for Sustainable Actions. Cancer Commun (Lond) (2020) 40(5):205-10. doi: doi: 10.1002/cac2.12025
• Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin (2018) 68(6):394-424. doi: doi: 10.3322/caac.21492
• Jeong O, Park YK. Clinicopathological Features and Surgical Treatment of Gastric Cancer in South Korea: The Results of 2009 Nationwide Survey on Surgically Treated Gastric Cancer Patients. J Gastric Cancer (2011) 11(2):69-77. doi: doi: 10.5230/jgc.2011.11.2.69
• Kitano S, Shiraishi N. Current Status of Laparoscopic Gastrectomy for Cancer in Japan. Surg Endosc (2004) 18(2):182-5. doi: doi: 10.1007/s00464-003-8820-7
• Acheson AG, Brookes MJ, Spahn DR. Effects of Allogeneic Red Blood Cell Transfusions on Clinical Outcomes in Patients Undergoing Colorectal Cancer Surgery: A Systematic Review and Meta-Analysis. Ann Surg (2012) 256(2):235-44. doi: doi: 10.1097/SLA.0b013e31825b35d5

タイトルに関連する用語 (8件)： 胃癌 ,  胃全摘術 ,  周術期 ,  輸血 ,  予測 ,  機械学習 ,  修飾 ,  ノモグラム