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J-GLOBAL ID：201702292215818666   整理番号：17A0323683

韓国全国請求データを用いたヒト疾患のネットワーク解析【Powered by NICT】

Network analysis of human diseases using Korean nationwide claims data

著者 (11件)： Kim Jin Hee (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Son Ki Young (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Shin Dong Wook (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Kim Sang Hyuk (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Yun Jae Won (Samsung Genome Institute, Samsung Medical Center, Seoul, Republic of Korea) ,  Yun Jae Won (Department of Molecular Cell Biology, Sungkyunkwan University School of Medicine, Suwon, Republic of Korea) ,  Shin Jung Hyun (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Kang Mi So (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Chung Eui Heon (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Yoo Kyoung Hun (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Yun Jae Moon (Department of Family Medicine & Health Promotion Center, Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 61  ページ： 276-282  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  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： 韓国全国請求データを用いたネットワーク解析を行うことにより疾患-疾患関連性を検討すること。2011年の健康保険審査及び評価サービス英国患者試料から得られた請求データを用いた。請求データにおける2049疾患コードの中で,1154種の特異的疾患コードを用い組合せて795種の代表的疾患コードに入れた。三百八十一の代表的なコード,>0.1%の有病率を持つことを解析した。381代表的疾患コードの組合せの疾患コード対では,P値はχ~2試験を用いて計算し,関連の程度は,オッズ比(OR)として表現した。5515(7.62%)統計的に有意な疾患-疾患関連大きな効果サイズ(OR>5)のために,著者らは,三百六十九のノードと五千五百十五の縁からなるヒト疾患ネットワークを構築した。ヒト疾患ネットワークは疾患ネットワークにおける疾患の分布と疾患または疾患群の間の関係を示し,疾患はお互いに関連していることを示し,複雑な疾患ネットワークを形成した。5515疾患-疾患関連性をレビューし,基礎となる機構に応じてそれらを分類した。いくつかの疾患-疾患関係が同定されたが,これらの関連性の証拠は十分ではなく,これらの関連の根底にある機構はまだ明らかにされていない。さらにこれらの関係とその根底にある機構を調べるために必要である研究。請求データを用いたヒト疾患ネットワーク分析は,ヒト疾患の理解を助け,将来の研究に有用であることを疾患-疾患関連性に新たな洞察を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 患者 ,  罹患率 ,  *大韓民国 ,  英国 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： オッズ比 ,  健康保険 ,  *ネットワーク解析 ,  *ヒトの病気 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クレームデータ ,  ネットワーク解析 ,  病疾患関連 ,  ヒト疾患ネットワーク ,  データ駆動型解析

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 韓国 ,  ヒト疾患 ,  ネットワーク解析