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J-GLOBAL ID：202202278112093042   整理番号：22A1050685

受信機操作特性曲線ブースティング下の領域を用いた進行前立腺癌を予測するための前立腺特異抗原ノモグラム【JST・京大機械翻訳】

Prostate-specific antigen nomogram to predict advanced prostate cancer using area under the receiver operating characteristic curve boosting

著者 (13件)： Hashimoto Takeshi (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Komori Osamu (Department of Computer and Information Science, Seikei University, Tokyo, Japan) ,  Komori Osamu (School of Statistical Thinking, The Institute of Statistical Mathematics, Tachikawa, Tokyo, Japan) ,  Nakashima Jun (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Nakashima Jun (Department of Urology, Sanno Hospital, Tokyo, Japan) ,  Nakashima Jun (International University of Health and Welfare, Clinical Medicine Research Center, Tokyo, Japan) ,  Kashima Takeshi (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Yamaguchi Yuri (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Satake Naoya (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Nakagami Yoshihiro (Department of Urology, Showa University, School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Shishido Toshihide (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Namiki Kazunori (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan) ,  Ohno Yoshio (Department of Urology, Tokyo Medical University, Tokyo, Japan)
資料名： Urologic Oncology: Seminars and Original Investigations  (Urologic Oncology: Seminars and Original Investigations)
巻： 40  号： 4  ページ： 162.e9-162.e16  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3220A  ISSN： 1078-1439  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： 前立腺癌では,術前の病理学的ステージの正確な予測が非常に重要である。したがって,本研究の目的は,受信者動作特性曲線ブースティング(AUCBoost)下の領域の新しい方法を使用して,病理学的に進行した前立腺癌を予測するために,前立腺特異抗原(PSA)閾値ノモグラムを確立することであった。ロボット支援根治的前立腺切除術を受けた臨床的に局在化した前立腺癌患者の医療記録を遡及的にレビューした。多変量ロジスティック回帰分析を行い,病理学的腫瘍ステージ≧3aと有意に関連した臨床共変量を同定した。変数の最良の組み合わせは,曲線下面積(AUC)の検証された値によって決定された。最適個別化PSA閾値をAUCブーストを用いて開発した。多変量ロジスティック回帰分析では,PSA,前立腺容積,臨床腫瘍ステージ,Graphsonグレードグループ,陽性コアの数,および陽性コアの割合は,病理学的腫瘍ステージ≧3aの独立した予測因子であった。PSA,前立腺容積,臨床腫瘍ステージ,パーセント陽性コア,および誤診グレードグループを含む組合せモデルは,病理学的腫瘍ステージ≧3a(AUC=0.777)を予測するための最も高いAUCを産生した。病理学的腫瘍ステージ≧3aを検出するためのPSA閾値を計算し,個別化PSA閾値ノモグラムのテーブルをAUCブーストを用いて開発した。新しい統計的方法を用いて前立腺癌の有害な病理学的腫瘍ステージを予測するためのPSA閾値のノモグラムを開発した。更なる検証が必要である;しかしながら,個別化PSA閾値ノモグラムは,手術前の治療戦略の決定に有用である。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： *ノモグラム ,  ロボット ,  *受信機 ,  腫瘍 ,  統計的方法 ,  因子 ,  臨床医学 ,  *特性曲線 ,  *前立腺腫瘍 ,  治療計画 ,  誤診 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *前立腺特異抗原
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  予測因子 ,  多変量ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 前立腺癌 ,  前立腺特異抗原 ,  被膜外伸展 ,  閾値ノモグラム ,  受信機動作特性曲線ブースティング下の面積

分類 (1件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 受信機 ,  特性曲線 ,  ブースティング ,  前立腺癌 ,  予測 ,  前立腺特異抗原 ,  ノモグラム