症例シリーズデータを用いた炎症性腸疾患パターン識別アルゴリズムの開発
2020年3月4日 更新者：Hyangsook Lee, KMD, PhD
炎症性腸疾患に対する漢方薬: 症例シリーズデータの遡及的分析によるパターン識別アルゴリズムの開発
この研究は、現れている症状に基づいて炎症性腸疾患（IBD）のパターンを特定し、パターンを決定するためのアルゴリズムと、対応するパターンに応じた漢方薬の処方を提案することを目的としました。
研究者らは、漢方薬の処方を受けて臨床的寛解を達成し維持した67人のIBD患者の症状データを収集した。
処方内容は対象患者の主な特徴や症状にちなんで5つのパターンに分類されています。
出現する症状とパターンとの関連性は、用語頻度逆文書頻度 (TF-IDF) 法を使用して視覚化されました。
患者の症状から IBD パターンを決定することは、デシジョン ツリー モデリングによって分析され、グラフ化されました。
調査の概要
詳細な説明
漢方薬の処方は、炎症性腸疾患患者にとって最も求められている補完代替医療の治療戦略の 1 つです。 しかし、伝統的な中国医学（TCM）/伝統的な東アジア医学（TEAM）のパターン識別のばらつきが批判されています。 研究者らは、TCM/TEAM漢方薬の処方後に臨床的寛解を達成し維持した患者のデータを使用して、医師が容易に識別できる、特定されたパターンと主要な症状によって洗練された治療アルゴリズムを開発することを目指した。
臨床的寛解をもたらした漢方薬処方に基づいて、IBD患者を大腸型、水湿型、呼吸器型、上部消化管型、冷え型の5つのパターンに分類した。 用語頻度-逆文書頻度(TF-IDF)法により、漢方薬処方の適応とされる22の症状と5つのパターンとの関連を分析した。 症状から関連するパターンを予測するために、デシジョン ツリー モデリングが使用されました。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
67
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Seoul、大韓民国、02447
- Acupuncture & Meridian Science Research Centre
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
15年～65年 (子、大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
消化器科医によってIBDと診断され、漢方薬の処方による治療後に臨床的寛解を達成した患者
説明
包含基準:
- 消化器科医による IBD の診断
- 患者はハーブの処方を受けてからIBD症状の臨床的寛解を達成し、維持している
- 患者は書面によるインフォームドコンセントを提出している
除外基準:
- 25 の症状のいずれかに関する詳細が省略されていた
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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デシジョン ツリー アルゴリズムのトレーニング/テスト
研究者らは、67 人の患者のデータを 5 つのグループに分割し、5 倍交差検証を行いました。
4 つのグループを使用してデシジョン ツリー アルゴリズムをトレーニングし、1 つのグループを使用してテストしました。
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デシジョン ツリー分析を使用して、症状の有無に基づいてパターンの種類に関する意思決定のプロセスを調査しました。 ツリーの最後には、各パターンに分類される患者の割合が表示されます。 この研究では、Python の Scikit-learn パッケージを使用して、ジニ係数または分散の減分を使用して除算を実行する分類と回帰ツリー (CART) アルゴリズムを適用することによって分類を実行しました。 ジニ係数は各ノードのエントロピーや多様性を測定するツールの一つであり、分離前後の情報エントロピーを比較することで減少量を測定します。 過剰適合を避けるために、リーフ ノードの最大数は 4 に制限され、最小記述長の原則に準拠した枝刈り方法が適用されました。 |
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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パターン識別アルゴリズムの精度
時間枠：2015 年 10 月
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パターン識別アルゴリズムは、決定木法を使用して提案されました。
患者の臨床的特徴に基づいてパターンの種類に関する意思決定のプロセスを調査するために、デシジョン ツリー法が採用されました。
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2015 年 10 月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Bernstein CN, Fried M, Krabshuis JH, Cohen H, Eliakim R, Fedail S, Gearry R, Goh KL, Hamid S, Khan AG, LeMair AW, Malfertheiner, Ouyang Q, Rey JF, Sood A, Steinwurz F, Thomsen OO, Thomson A, Watermeyer G. World Gastroenterology Organization Practice Guidelines for the diagnosis and management of IBD in 2010. Inflamm Bowel Dis. 2010 Jan;16(1):112-24. doi: 10.1002/ibd.21048.
- Panaccione R, Rutgeerts P, Sandborn WJ, Feagan B, Schreiber S, Ghosh S. Review article: treatment algorithms to maximize remission and minimize corticosteroid dependence in patients with inflammatory bowel disease. Aliment Pharmacol Ther. 2008 Sep 15;28(6):674-88. doi: 10.1111/j.1365-2036.2008.03753.x.
- Abitbol V, Lahmek P, Buisson A, Olympie A, Poupardin C, Chaussade S, Lesgourgues B, Nahon S. Impact of complementary and alternative medicine on the quality of life in inflammatory bowel disease: results from a French national survey. Eur J Gastroenterol Hepatol. 2014 Mar;26(3):288-94. doi: 10.1097/MEG.0000000000000040.
- Lee MS, Lee JA, Alraek T, Bian ZX, Birch S, Goto H, Jung J, Kao ST, Moon SK, Park B, Park KM, You S, Yun KJ, Zaslawski C. Current research and future directions in pattern identification: Results of an international symposium. Chin J Integr Med. 2016 Dec;22(12):947-955. doi: 10.1007/s11655-014-1833-3. Epub 2014 Jun 18.
- Yu F, Takahashi T, Moriya J, Kawaura K, Yamakawa J, Kusaka K, Itoh T, Morimoto S, Yamaguchi N, Kanda T. Traditional Chinese medicine and Kampo: a review from the distant past for the future. J Int Med Res. 2006 May-Jun;34(3):231-9. doi: 10.1177/147323000603400301.
- Liu B, Zhou X, Wang Y, Hu J, He L, Zhang R, Chen S, Guo Y. Data processing and analysis in real-world traditional Chinese medicine clinical data: challenges and approaches. Stat Med. 2012 Mar 30;31(7):653-60. doi: 10.1002/sim.4417. Epub 2011 Dec 9.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2007年11月1日
一次修了 (実際)
2015年2月28日
研究の完了 (実際)
2015年10月28日
試験登録日
最初に提出
2020年3月3日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年3月3日
最初の投稿 (実際)
2020年3月5日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年3月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年3月4日
最終確認日
2020年3月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。