造影CT画像からの膵臓の放射線学的特徴は、急性膵臓炎の1年再発リスクを予測する (RECUR)

主な目的 最初の発症後 14 日以内に得られた高濃度 (370 mgI/ml) イオプロミド増強膵臓 CT に基づいて、関連する臨床因子と放射線学的特徴で確立された深層学習統合モデルの感度と特異性を評価する12か月の追跡期間における急性膵炎の（最初の）再発の定量的予測のための症状の。

サンプルサイズ：

以前に公開されたデータによると、RAP の平均発生時間は 12.5 ± 3.6 か月で、急性膵炎の 1 年再発率は約 20% です。 さらに、当院の臨床経験を考慮に入れると、再発率は、この研究の 12 か月の追跡期間内で約 17% と推定されます。

この研究のトレーニング セットのサンプル サイズの計算パラメーターは次のとおりです。

1. Z1-α/2 は α=0.05 で 1.96
2. L、感度または特異度の許容される 95% 機密区間の幅、0.03 ～ 0.1
3. 感度0.85、特異度0.98、有病率0.17 感度から算出 N1=1.962×0.85 X (1-0.85)/0.12 X 0.17= 0.490/0.0017=288 特異度から計算 N2=1.962X0.98 X (1-0.98)/0.12 X (1-0.17) = 0.075/0.008=61 トレーニング セットのサンプル サイズは、288 x 1.2 = 346 であり、調査でのドロップアウト率が 20% であることを考慮しています。

トレーニング セット、テスト セット、および検証セットは、5:2:3 の比率で推定されます。 この前向き研究の合計サンプル サイズは 694 です。 患者登録の順序に従って、募集された最後の 200 人の患者が検証セットを形成します。

統計分析：

ベースラインとフォローアップでは、記述統計を使用して、関心のある母集団全体とサブグループを説明します。 平均、中央値、標準偏差、範囲などの要約統計量は、連続変数を記述するために使用されます。 カテゴリ変数は頻度表に表示されます。

• 主要評価項目分析 強化 CT スキャンを受ける急性膵炎患者の場合、ラジオミクスと臨床的特徴の組み合わせを使用したモデルを使用して、12 か月以内の急性膵炎の再発確率を予測します。 予測の感度と特異性、および対応する 95% CI が計算されます。
• 副次評価項目分析 含まれるすべての潜在的な臨床的危険因子のカイ 2 乗検定 (主要評価項目の決定に使用される変数と基準に関する章で説明されているように)。 p < 0.05 の変数は、多変量ロジスティック回帰および臨床モデリングのために分析されます。 また、ロジスティック回帰モデルに基づいて、ラジオミクス機能と臨床的要因の組み合わせモデルが確立されます。

1、3、6、および 12 か月以内の再発予測の感度、特異度、および対応する 95% CI は、臨床的特徴および/またはラジオミクス特徴の両方を使用したモデルに基づいて計算されます。 最初の繰り返しのみが計算されます。

CT画像の品質に関する簡単な統計が提供されます。

• ベースラインの人口学的特徴 人口学的およびベースラインの特徴は、説明的に要約されます。 感度= TP/(TP+FN) 特異性=TN/(TN+FP) 精度= (TP+TN)/(TP+FN+TN+FP) TP=真陽性 TP=真陰性 FN=偽陰性 FP=偽陽性 TP+FN+TN+FP=患者の総数 統計分析は、R ソフトウェア (R Core Team、ウィーン、オーストリア) バージョン 3.4.3 を使用して実行されます。 すべてのテストは両側です。 P 値 < 0.05 は、統計的に有意と見なされます。

すべての治療法は、世界保健機関 - 薬物辞書 (WHO-DD) を使用してコード化されます。 病歴および疾患は、ICH Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) の最新バージョンを使用してコード化されます。