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J-GLOBAL ID：202202264581974503   整理番号：22A0570422

多重時間点を横切る動的関連プロファイルのサブグループに基づくCOVID-19患者に対するICU入院と死亡率分類【JST・京大機械翻訳】

ICU admission and mortality classifiers for COVID-19 patients based on subgroups of dynamically associated profiles across multiple timepoints

著者 (13件)： Pezoulas Vasileios C. (Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Materials Science and Engineering, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Kourou Konstantina D. (Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Materials Science and Engineering, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Mylona Eugenia (Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Materials Science and Engineering, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Papaloukas Costas (Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Materials Science and Engineering, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Papaloukas Costas (Dept. of Biological Applications and Technology, University of Ioannina, Ioannina, GR45100, Greece) ,  Liontos Angelos (Dept. of Internal Medicine, School of Medicine, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Biros Dimitrios (Dept. of Internal Medicine, School of Medicine, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Milionis Orestis I. (Dept. of Internal Medicine, School of Medicine, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Kyriakopoulos Chris (Respiratory Medicine Dept., School of Medicine, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Kostikas Kostantinos (Respiratory Medicine Dept., School of Medicine, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Milionis Haralampos (Dept. of Internal Medicine, School of Medicine, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Fotiadis Dimitrios I. (Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Materials Science and Engineering, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece) ,  Fotiadis Dimitrios I. (Institute of Biomedical Research, FORTH, Ioannina, GR45110, Greece)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 141  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： 重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2型(SARS-CoV-2)に起因するコロナウイルス病2019(COVID-19)は,その伝達性の増加のため,世界的なヘルスケアシステムにおいて一貫して重大な創傷を引き起こしている。現在,COVID-19患者間の根底にある動的関連を同定し,ICU入院と死亡率に対するロバストな分類器の開発に向けた一般的な臨床プロファイルと患者サブグループを区別する緊急の必要がない。この必要性に取り組むため,4段階パイプラインを提案した。(i)自動データキュレーションワークフローを通して多重時系列臨床データの品質を高め,(ii)多重点にわたる動的関連分析に基づく特徴の検出に対する動的Bayesネットワーク(DBN)の展開,(iii)共通臨床プロファイルを有するCOVID-19患者の初期同定のための自己組織マップ(SOM)と軌道解析,および(iv)抽出均一クラスタに基づく,(iv)ICU入院と死亡率分類のための,(iv),疾患進行の危険因子とバイオマーカーを同定するための,(iv),(i)自己組織マップ(SOM)と,(iv),(i),(iii),(iv),(i抽出されたクラスターと動的に関連する臨床データの貢献は,感度0.83と特異性0.83へのICU入院に対する分類性能を改善し,感度0.74と特異性0.76への死亡率を改善した。追加情報を,死亡率に対する感度と特異性で4%増加する分類器の性能を高めるために含めた。危険因子分析により,リンパ球数,SatO2,PO2/FiO2,およびO2供給型を,ICU入院の危険因子,および好中球とリンパ球の比率,PO2/FiO2,LDH,およびALPの死亡率を,他の間で強調した。著者らの知る限り,これは,ICU入院と死亡率のためのロバスト分類器の開発に向けたCOVID-19患者の均一群を同定するために,動的モデリングとクラスタリング解析を組み合わせた最初の研究である。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： *死亡率 ,  リンパ球 ,  クラスタ化 ,  *多重化 ,  クラスタ ,  *患者 ,  *入院 ,  ロバスト性 ,  好中球 ,  バイオマーカー ,  危険因子 ,  自己集合
準シソーラス用語： 疾患進行 ,  臨床データ ,  リンパ球数 ,  *COVID-19 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  動的Bayesネットワーク(DBN) ,  自己組織化マップ(SOM) ,  ICU入院 ,  死亡率

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (10件)： 多重 ,  プロファイル ,  サブ ,  グループ ,  COVID-19 ,  患者 ,  ICU ,  入院 ,  死亡率 ,  分類