2023 Fiscal Year Research-status Report
Development and validation of prediction models for hospitalization in community-based comprehensive care system
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22K15664
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
片岡 裕貴 京都大学, 医学研究科, 客員研究員 (10814379)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 予測モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、二つの目的を達成することを目指している。第一の目的は、ケアミックス病院において退院時の情報から計画外再入院を予測することであり、第二の目的は、訪問診療開始後の情報から緊急入院を予測することである。
目的１については、validationも行って、回復期リハビリ病棟および一般病棟の退院後再入院に関わる予後研究を出版することができた。
また、関連して、予測指標研究文献を検索する際に使える検索フィルターの開発にも成功した。こちらは、external validationにおいても精度が保たれることが示されており、有用性が高いと判断している。
1) Tonouchi Y, Kataoka Y. Predictive Factors for 30-Day Readmissions in Elderly Patients With Pneumonia: A Single-Center Retrospective Cohort Study. Cureus. 2023 Dec 31. 2) Hayashi T, Kataoka Y. Association between sarcopenic complications and readmission in a kaifukuki rehabilitation ward: A retrospective cohort study. Cureus. 2023 Dec 6;3) Kataoka Y, et al. Development of meta-prompts for Large Language Models to screen titles and abstracts for diagnostic test accuracy reviews. medRxiv. 2023 . p. 2023.10.31.23297818.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
目的１についてはある程度達成できたと判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
目的2の訪問診療開始後の情報から緊急入院を予測する研究を推進するために、既に抽出済のデータを用いて解析を進めることを想定している。その結果を元に論文化を行う。
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| Causes of Carryover |
当初の予定よりもクラウド使用料が少なかったため。さらなる計算資源を用いて研究を速やかに実行するために用いる。
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[Journal Article] Development of meta-prompts for Large Language Models to screen titles and abstracts for diagnostic test accuracy reviews2023
Author(s)
Kataoka Y, So R, Banno M, Kumasawa J, Someko H, Taito S, Terasawa T, Tsujimoto Y, Tsutsumi Y, Wada Y, Furukawa TA.
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Journal Title
medRxiv
Volume: -
Pages: -
DOI
Open Access
