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J-GLOBAL ID：202202271186642852   整理番号：22A1174628

脳卒中転帰を改善するためのビッグデータのすべて:現在の文献のレビュー【JST・京大機械翻訳】

The Allure of Big Data to Improve Stroke Outcomes: Review of Current Literature

著者 (12件)： Olaiya Muideen T. (Stroke and Ageing Research, Department of Medicine, School of Clinical Sciences at Monash Health, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Sodhi-Berry Nita (Cardiovascular Research Group, School of Population and Global Health, The University of Western Australia, Perth, WA, Australia) ,  Dalli Lachlan L. (Stroke and Ageing Research, Department of Medicine, School of Clinical Sciences at Monash Health, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Bam Kiran (Stroke and Ageing Research, Department of Medicine, School of Clinical Sciences at Monash Health, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Thrift Amanda G. (Stroke and Ageing Research, Department of Medicine, School of Clinical Sciences at Monash Health, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Katzenellenbogen Judith M. (Cardiovascular Research Group, School of Population and Global Health, The University of Western Australia, Perth, WA, Australia) ,  Katzenellenbogen Judith M. (Telethon Kids Institute, The University of Western Australia, Perth, WA, Australia) ,  Nedkoff Lee (Cardiovascular Research Group, School of Population and Global Health, The University of Western Australia, Perth, WA, Australia) ,  Kim Joosup (Stroke and Ageing Research, Department of Medicine, School of Clinical Sciences at Monash Health, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Kim Joosup (The Florey Institute of Neuroscience and Mental Health, The University of Melbourne, Heidelberg, VIC, Australia) ,  Kilkenny Monique F. (Stroke and Ageing Research, Department of Medicine, School of Clinical Sciences at Monash Health, Monash University, Clayton, VIC, Australia) ,  Kilkenny Monique F. (The Florey Institute of Neuroscience and Mental Health, The University of Melbourne, Heidelberg, VIC, Australia)
資料名： Current Neurology and Neuroscience Reports  (Current Neurology and Neuroscience Reports)
巻： 22  号： 3  ページ： 151-160  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4241A  ISSN： 1534-6293  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レビューの目的:脳卒中転帰と関連因子を評価するために「ビッグデータ」を用いた最近の進歩と方法に関する文献を批判的に評価すること。最近の知見:最近の大きなデータ研究は,脳卒中転帰の発生率およびこれら結果の重要な新しい予測因子に関する新たな証拠を提供している。主なハイライトは,COVID-19感染の同定と,脳卒中後の死亡率の新しい予測因子としての低用量粒子状物質への曝露を含んだ。転帰における人口統計学的(年齢,性別)および地理的(農村対都市)格差も同定された。脳卒中転帰の予測を改善するために,大きなデータの効率を最大化することを目的とした方法論的(例えば,機械学習と検証)研究におけるサージがあった。しかし,データ生成と出版の間にかなりの遅延が残っている。要約:Bigデータは脳卒中結果の研究において急速な革新を推進し,ブリッジング実践ギャップの新しい証拠を生成する。機会は,ストローク結果のリアルタイム改善を駆動する大きなデータを利用するために存在する。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  死亡率 ,  地理学 ,  年齢 ,  農村 ,  *脳卒中 ,  機械学習
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  低用量 ,  粒子状物質 ,  予測因子 ,  *脳卒中の予後 ,  *ビッグデータ ,  データ生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグデータ ,  脳卒中 ,  転帰 ,  死亡率 ,  検証研究 ,  機械学習

分類 (2件)： 神経系疾患の薬物療法  (GN05020Y) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳卒中転帰 ,  ビッグデータ ,  文献 ,  レビュー