J-ASPECT Study 10年間の日本全国DPCデータを用いた機械学習による急性期脳梗塞発症後の1，3，5年以内の再発予測

【背景および目的】本研究の目的は急性期脳梗塞発症患者の退院後1，3，5年以内の再発を予測することである．【方法】対象は2010–2019年度にJ-ASPECT Study参加施設に急性期脳梗塞で入院した患者とした．117個の臨床情報を変数として機械学習モデルを作成し，Stroke Prognosis Instrument II （SPI-II），Essen Stroke Risk Score（ESRS）と比較した．【結果】機械学習による再発予測の平均受信者操作特性曲線のArea Under the Curve（ROC AUC）は1，3，5年以内でそれぞれ0.62，0.63，0.63となり，SP...

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Bibliographic Details

Published in:	脳卒中 p. 11264
Main Authors:	渡辺, 翔吾, 連, 乃駿, 尾形, 宗士郎, 中奥, 由里子, 萩原, 明人, 小橋, 昌司, 平松, 治彦, 太田, 剛史, 野口, 暉夫, 片岡, 大治, 猪原, 匡史, 西村, 邦宏, 飯原, 弘二
Format:	Journal Article
Language:	Japanese
Published:	一般社団法人 日本脳卒中学会 2024
Subjects:	big data ischemic stroke J-ASPECT study machine learning recurrent prediction
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