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J-GLOBAL ID：202202270320190256   整理番号：22A1178099

グルココルチコイドテープリング後の巨細胞炎フレアの予測における機械学習の妥当性【JST・京大機械翻訳】

Validity of Machine Learning in Predicting Giant Cell Arteritis Flare After Glucocorticoids Tapering

著者 (19件)： Venerito Vincenzo (1Department of Emergency and Organ Transplantation, Rheumatology Unit, University of Bari, Bari, Italy) ,  Emmi Giacomo (2Department of Experimental and Clinical Medicine, University of Florence, Florence, Italy) ,  Cantarini Luca (3Research Centre of Systemic Autoinflammatory Diseases, Behcet’s Disease Clinic and Rheumatology-Ophthalmology Collaborative Uveitis Centre, Department of Medical Sciences, Surgery and Neurosciences, University of Siena, Siena, Italy) ,  Leccese Pietro (4Rheumatology Department of Lucania, San Carlo Hospital of Potenza, Potenza, Italy) ,  Fornaro Marco (1Department of Emergency and Organ Transplantation, Rheumatology Unit, University of Bari, Bari, Italy) ,  Fabiani Claudia (5Ophthalmology Unit, Department of Medicine, Surgery and Neuroscience, University of Siena, Siena, Italy) ,  Lascaro Nancy (4Rheumatology Department of Lucania, San Carlo Hospital of Potenza, Potenza, Italy) ,  Coladonato Laura (1Department of Emergency and Organ Transplantation, Rheumatology Unit, University of Bari, Bari, Italy) ,  Mattioli Irene (2Department of Experimental and Clinical Medicine, University of Florence, Florence, Italy) ,  Righetti Giulia (1Department of Emergency and Organ Transplantation, Rheumatology Unit, University of Bari, Bari, Italy) ,  Malandrino Danilo (2Department of Experimental and Clinical Medicine, University of Florence, Florence, Italy) ,  Tangaro Sabina (6Dipartimento di Scienze del Suolo, della Pianta e degli Alimenti, University of Bari “Aldo Moro”, Bari, Italy) ,  Tangaro Sabina (7Istituto Nazionale di Fisica Nucleare - Sezione di Bari, Bari, Italy) ,  Palermo Adalgisa (2Department of Experimental and Clinical Medicine, University of Florence, Florence, Italy) ,  Urban Maria Letizia (2Department of Experimental and Clinical Medicine, University of Florence, Florence, Italy) ,  Conticini Edoardo (3Research Centre of Systemic Autoinflammatory Diseases, Behcet’s Disease Clinic and Rheumatology-Ophthalmology Collaborative Uveitis Centre, Department of Medical Sciences, Surgery and Neurosciences, University of Siena, Siena, Italy) ,  Frediani Bruno (3Research Centre of Systemic Autoinflammatory Diseases, Behcet’s Disease Clinic and Rheumatology-Ophthalmology Collaborative Uveitis Centre, Department of Medical Sciences, Surgery and Neurosciences, University of Siena, Siena, Italy) ,  Iannone Florenzo (1Department of Emergency and Organ Transplantation, Rheumatology Unit, University of Bari, Bari, Italy) ,  Lopalco Giuseppe (1Department of Emergency and Organ Transplantation, Rheumatology Unit, University of Bari, Bari, Italy)
資料名： Frontiers in Immunology (Web)  (Frontiers in Immunology (Web))
巻： 13  ページ： 860877  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7074A  ISSN： 1664-3224  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:選択的統計的方法は,グルココルチコイド(GC)漸減後の巨大細胞動脈炎(GCA)の再発に対する信頼できるバイオマーカーとリスク因子の同定に失敗した。MLアプローチは,従来の統計的方法でモデル化するのが困難な患者属性間の複雑な非線形関係を扱うことを可能にし,与えられた結果に対する予測または確率を出力するためにそれらを併合する。目的:本研究の目的は,MLアルゴリズムがGCAの漸減後のGCA再発を予測できるかどうかを評価することである。方法:GCs療法を受けたGCA患者と少なくとも12か月間の定期的な追跡調査訪問を,遡及的に分析し,3つのMLアルゴリズム,すなわち,ロジスティック回帰(LR),決定木(DT),およびランダムフォレスト(RF)を実行するために使用した。関心の転帰は,GCの漸減中の3か月以内の疾患再発であった。ML変数選択法の後,XGBoostラッパーに基づいて,属性コアセットを用いて,5倍交差検証を用いて各アルゴリズムを訓練し,試験した。両相における各アルゴリズムの性能を,受信者動作特性曲線(AUROC)の下で精度と面積に関して評価した。結果:データセットは,提示時に平均年齢(±SD)74.1(±8.5)歳の107人のGCA患者(女性73人,68.2%)から成った。GCAフレアは,GCs漸減後3か月以内に40/107人の患者(37.4%)で発生した。MLラッパーの結果として,アルゴリズム訓練に用いた最小数の変数を有する属性コアセットは,GCsベースラインでの赤血球沈降速度レベルと同様に,糖尿病および付随する多筋痛性リウマチの存在/不在を含んだ。RFは最良の性能を示し,精度の他のアルゴリズムよりも著しく優れていた(RF71.4%対LR70.4%対DT62.9%)。一貫して,RF精度(72.1%)は,LR(62.6%)とDT(50.8%)のそれらより有意に大きかった。逆に,LRはRFおよびDTよりもリコールにおいて優れていた(RF 60%対LR 62.5%対DT 47.5%)。さらに,RF AUROC(0.76)はLR(0.73)およびDT(0.65)と比較してより有意であった。結論:RFアルゴリズムは,十分な精度でGCs漸減後のGCA再発を予測することができる。今日まで,これはそのような結果に対する最も正確な予測モデリングの一つである。このML法は,GCA患者管理において臨床医を支援できる再現可能なツールである。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： アルゴリズム ,  糖尿病 ,  リウマチ ,  *グルココルチコイド ,  患者 ,  動脈炎 ,  再発 ,  患者管理 ,  バイオマーカー ,  危険因子 ,  *巨細胞
準シソーラス用語： 筋肉痛 ,  ロジスティック回帰分析 ,  臨床医 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 巨細胞(側頭)動脈炎 ,  グルココルチコイド ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  精密医学

分類 (4件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  免疫性疾患・アレルギー性疾患の治療  (GD04030Y) ,  循環系の疾患  (GJ03000C) ,  循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M)

引用文献 (24件)：

• Salvarani C, Cantini F, Boiardi L, Hunder GG. Polymyalgia Rheumatica and Giant-Cell Arteritis. N Engl J Med (2002) 347(4):261-71. doi: doi: 10.1056/NEJMra011913
• Mukhtyar C, Guillevin L, Cid MC, Dasgupta B, de Groot K, Gross W, et al. EULAR Recommendations for the Management of Large Vessel Vasculitis. Ann Rheumatic Dis (2009) 68(3):318-23. doi: doi: 10.1136/ard.2008.088351
• Hellmich B, Agueda A, Monti S, Buttgereit F, de Boysson H, Brouwer E, et al. 2018 Update of the EULAR Recommendations for the Management of Large Vessel Vasculitis. Ann Rheum Dis (2020) 79(1):19-30. doi: doi: 10.1136/annrheumdis-2019-215672
• Venerito V, Angelini O, Fornaro M, Cacciapaglia F, Lopalco G, Iannone F. A Machine Learning Approach for Predicting Sustained Remission in Rheumatoid Arthritis Patients on Biologic Agents. JCR: J Clin Rheumatol (2021) 28(2):e334-9. doi: doi: 10.1097/RHU.0000000000001720
• Arezzo F, La Forgia D, Venerito V, Moschetta M, Tagliafico AS, Lombardi C, et al. A Machine Learning Tool to Predict the Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Patients With Locally Advanced Cervical Cancer. Appl Sci (2021) 11(2):823. doi: doi: 10.3390/app11020823

タイトルに関連する用語 (5件)： 巨細胞 ,  フレア ,  予測 ,  機械学習 ,  妥当性