脳心血管病高リスク患者の個別化リスク管理のための包括的リスク層別化モデルの開発

脑血管病高危患者个体化风险管理综合风险分层模型的建立

• 批准号: 21K16075
• 负责人: 大山 宗馬
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K16075/
• 关键词: 動脈硬化性心血管疾患; 二次予防; 予測モデル; リスク層別化; 冠動脈疾患; 脳梗塞; 末梢動脈疾患; 糖尿病

本研究課題は、二次予防を必要とする冠動脈疾患、脳梗塞、末梢動脈疾患の既往や、糖尿病や慢性腎臓病を有する高リスク病態の患者のための包括的リスク層別化モデルの開発を目的として研究を開始した。まず、これらの高リスク病態の中でも特に重要な冠動脈疾患もしくは脳梗塞の既往を有する患者におけるリスク予測モデルの開発に着手した。2021年度は、CHART研究（東北大学）と吹田コホート（国立循環器病センター）の患者データから、冠動脈疾患もしくは脳梗塞の既往を有する患者を同定し抽出した。CHART2研究には3550人、吹田コホートには355人の冠動脈疾患もしくは脳梗塞の既往を有する患者を解析対象として同定した。CHART2研究からの患者3550人は、フォローアップ期間の中央値は9.9年であり、心血管死、非致死的心筋梗塞、非致死的脳梗塞からなる心血管複合エンドポイントは681イベントが観察された。10年間絶対リスク予測モデルを作成するために、十分な患者数、フォローアップ期間、イベント数であることを確認した。 吹田コホートからの詳細なデータは、現在申請を進めている倫理委員会からの許可がおり次第入手できる。今後は、これらの対象患者データを基に、リスク予測モデルの作成に取り組む。回帰モデル、機械学習モデル、既存のリスクスコアの修正などを試しながら、最も性能のよい予測モデルを決定する。モデルが決定した後は、適合度、判別、較正に関してモデル性能を評価する。その後、内的妥当性、外的妥当性の確認と、既存のモデルとの比較を行う。最終的には、Webアプリで簡易計算ツールを作成する。

は this research subject, secondary to prevent を necessary と す る, 脳 infarction coronary artery disease, peripheral arterial disease や の always や, diabetes is crucial in chronic kidney disease を have す る high リ ス ク patients with pathological の の た め の including リ ス ク layer don't change モ デ ル の open 発 を purpose と し て research を start し た. High ま ず, こ れ ら の リ ス ク in pathological の で も に important な coronary artery disease も し く は 脳 infarction の always を have す る patients に お け る リ ス ク be モ デ ル の open 発 に to し た. 2021 annual は, CHART research (Northeastern University) と blow field コ ホ ー ト (national circulator disease セ ン タ ー) in patients with の デ ー タ か ら, coronary artery disease も し く は 脳 infarction の always を have す を る patients with fixed し spare し た. CHART2 research に は 3550, blowing field コ ホ ー ト に は の 355 coronary artery disease も し く は 脳 infarction の always を have す る patients を parsing like と seaborne し て with fixed し た. CHART2 research か ら の は, 3550 patients with フ ォ ロ ー ア ッ プ の central numerical は during 9.9 years で あ り, cardiovascular death, the death of heart muscle infarction, non-lethal 脳 infarction か ら な る cardiovascular composite エ ン ド ポ イ ン ト は 681 イ ベ ン ト が 観 examine さ れ た. 10 years off リ seaborne ス ク be モ デ ル を made す る た め に, very な patient number, フ ォ ロ ー ア ッ プ period, イ ベ ン ト number で あ る こ と を confirm し た. Blow field コ ホ ー ト か ら の detailed な デ ー タ は, now apply for を め て い る ethics committee か ら の licensing が お り phase of で き る. In the future, む and <s:1> れら れら will be used to test the デ タを タを タを base に and リス リス <s:1> of the patients to form に and take the む group. Back 帰 モ デ ル, mechanical learning モ デ ル, existing の リ ス ク ス コ ア の correction な ど を try し な が ら, most も performance の よ い be モ デ ル を decided す る. Youdaoplaceholder0 モデ が が determines the を, fitness, discrimination, and correction of に relations after <s:1> た, and the を performance of てモデ を evaluation 価する. After そ そ, the internal appropriateness, the external appropriateness <s:1> confirm と, the existing モデ と と と compare を lines う. The final に に and Webアプリで simple calculation に に を を を を is made into する.