研究課題/領域番号 |
22K09170
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分55060:救急医学関連
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研究機関 | 自治医科大学 |
研究代表者 |
菅原 斉 自治医科大学, 医学部, 教授 (80285808)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | D-ダイマー / 72時間転帰 / 予後予測 / 臨床検査 / ロジスティック解析 / 機械学習 / 極端外れ値 / 予後予測モデル |
研究開始時の研究の概要 |
D-ダイマー高値という疾患横断的観点で、死亡に関連する予測指標は検討されておらず、機械学習手法も活用されていない。申請者は「D-ダイマーが300 μg/mL以上の連続100例の検討」で、院外心停止を除き、72時間死亡率が30%に達することを見いだした。本研究では、罹患疾患によらず、D-ダイマー高値という俯瞰的視点で72時間死亡に着目する。その予測指標をD-ダイマー以外の臨床検査項目から、多重ロジスティック回帰分析と機械学習分析とを比較検討することで高精度の予後予測モデルを構築し、その汎化性能も検証する。検証した指標に治療介入することで、D-ダイマー高値を示す救急患者の予後の改善を目指す。
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研究実績の概要 |
平成30年(2018年)から令和元年(2019年)の2年間の臨床検査データベースを対象とした。年齢、性と臨床検査32項目のデータともに、D-ダイマーが2 μg/mL以上の11,750例を抽出した。18歳未満を除外した後に、患者IDを連結可能匿名化した。重複例は、D-ダイマー値が一番高かった検査日のデータシートだけを残し、それ以外の5,766例を除外した。 72時間転帰は、電子カルテから自動的には抽出できない。重複例を除外した5,993例の72時間転帰を、電子カルテで1例1例調査し、院外心停止だった332例を除外した。現在、残りの5,661例の転帰の確認調査を進めている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
5,661例の転帰の確認調査に時間を要している。
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今後の研究の推進方策 |
5,661例の転帰の確認調査が終了次第、多重ロジスティック回帰分析 (MLRA)とディープラーニングを応用した自動予測分析ソフト Prediction One® (ソニーネットワークコミュニケーションズ(株))での解析を実施する予定である。
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