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J-GLOBAL ID：202202278977608038   整理番号：22A0752079

韓国人集団における低密度リポ蛋白質コレステロールを推定するための機械学習法と種々の方程式の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of a Machine Learning Method and Various Equations for Estimating Low-Density Lipoprotein Cholesterol in Korean Populations

著者 (5件)： Kwon Yu-Jin (Department of Family Medicine, Yonsei University College of Medicine, Yongin Severance Hospital, Yongin, South Korea) ,  Lee Hyangkyu (Mo-Im Kim Nursing Research Institute, College of Nursing, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Baik Su Jung (Healthcare Research Team, Health Promotion Center, Gangnam Severance Hospital, Seoul, South Korea) ,  Chang Hyuk-Jae (Department of Internal Medicine, Division of Cardiology, Severance Cardiovascular Hospital, Yonsei University College of Medicine, Seoul, South Korea) ,  Lee Ji-Won (Department of Family Medicine, Yonsei University College of Medicine, Gangnam Severance Hospital, Seoul, South Korea)
資料名： Frontiers in Cardiovascular Medicine (Web)  (Frontiers in Cardiovascular Medicine (Web))
巻： 9  ページ： 824574  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7061A  ISSN： 2297-055X  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:LDL-Cは脂質低下療法の主要標的であり,心血管疾患リスクにより患者を分類するために使用される。著者らは,LDL-Cレベルを推定するための深層ニューラルネットワーク(DNN)モデルを開発し,韓国人集団の2つの大きな独立データセットを用いて,以前のLDL-C推定方程式の性能と比較することを目的とした。方法:最終分析は,Gangnam Severance Health Check-up(GSHC)の12930人と,韓国イニシアチブ(KOICA)の韓国イニシアティブからの46,470人の参加者を含む,2つの独立した集団ベースのコホートからの参加者を含んだ。DNNモデルをGSHCデータセットから導き,KOICAデータセットで検証した。バイアス,二乗平均平方根誤差(RMSE),比率(P)10-P20,および一致に従って,提案モデルの性能を測定した。PはLDLが測定したLDLの±10~20%以内の患者のパーセンテージとして定義した。さらに,プールされたコホート方程式間隔に従って各LDL方程式のRMSEスコアを決定した。【結果】著者らのDNN法は,Friedewald,MartinおよびNIH方程式より低いバイアスおよび二乗平均平方根誤差を有し,均一アッセイで測定したLDL-Cとの良好な一致を示した。DNN法は,すべてのプールされたコホート方程式層でより正確なLDL推定を提供する。結論:この方法は,アテローム性動脈硬化心血管疾患リスクに基づく患者のコレステロールレベルを管理するために特に有用である。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： リスク ,  大韓民国 ,  心血管疾患 ,  薬物療法 ,  人間 ,  バイアス ,  母集団 ,  LDL【リポタンパク質】 ,  アテローム性動脈硬化症 ,  *機械学習 ,  *LDLコレステロール ,  ステロール ,  脂環式アルコール
準シソーラス用語： 脂質低下療法 ,  韓国人 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低密度リポ蛋白質 ,  深層ニューラルネットワーク ,  プールされたコホート方程式 ,  韓国 ,  心血管疾患

分類 (1件)： 循環系の臨床医学一般  (GJ01030V)

物質索引 (1件)： コレステロール

引用文献 (40件)：

• Executive Summary of the Third Report of the National Cholesterol Education Program (NCEP). Expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (adult treatment panel III). JAMA. (2001) 285:2486-97. doi: 10.1001/jama.285.19.2486
• Arnett DK, Blumenthal RS, Albert MA, Buroker AB, Goldberger ZD, Hahn EJ, et al. 2019 ACC/AHA guideline on the primary prevention of cardiovascular disease: executive summary: a report of the American college of cardiology/American heart association task force on clinical practice guidelines. J Am Coll Cardiol. (2019) 74:1376-414. doi: 10.1001/jama.285.19.2486
• Mach F, Baigent C, Catapano AL, Koskinas KC, Casula M, Badimon L, et al. 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk. Eur Heart J. (2020) 41:111-88. doi: 10.15829/1560-4071-2020-3826
• Baigent C, Blackwell L, Emberson J, Holland LE, Reith C, Bhala N, et al. Efficacy and safety of more intensive lowering of LDL cholesterol: a meta-analysis of data from 170,000 participants in 26 randomised trials. Lancet. (2010) 376:1670-81. doi: 10.1016/S0140-6736(10)61350-5
• Stone NJ, Robinson JG, Lichtenstein AH, Bairey Merz CN, Blum CB, Eckel RH, et al. 2013 ACC/AHA guideline on the treatment of blood cholesterol to reduce atherosclerotic cardiovascular risk in adults: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. Circulation. (2014) 129(25 Suppl 2):S1-45. doi: 10.1161/01.cir.0000437738.63853.7a

タイトルに関連する用語 (6件)： 韓国 ,  集団 ,  低密度リポ蛋白質コレステロール ,  推定 ,  機械学習 ,  方程式