Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Compartment Models: Single-Compartment Model01:14

Compartment Models: Single-Compartment Model

The single-compartment model serves as a simplified representation of the human body. This model assumes that the body functions as a single, well-mixed open compartment. When a drug is administered intravenously, it enters the body and quickly distributes uniformly. The drug then undergoes biotransformation and elimination, ultimately leaving the body. The volume of this compartment is referred to as the apparent volume of distribution into which the drug can uniformly distribute. In this...

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Assessment of Adverse Events Using the Therapy-Disability-Neurology (TDN) Grading System in a Cohort of Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Patients: A Single-Center Retrospective Cohort Study.

Brain sciences·2026
Same author

Patient-reported non-motor outcomes after endovascular thrombectomy and intravenous thrombolysis: an observational study.

European stroke journal·2026
Same author

The use of variable selection in clinical prediction modeling for binary outcomes: a systematic review.

Journal of clinical epidemiology·2026
Same author

Observational study of predictors and outcomes of lung cancer in never-smokers in the UK (OLIVE): study protocol.

BMJ open respiratory research·2026
Same author

Author Response: MRI-Based Prediction of Macrovascular Causes of Intracerebral Hemorrhage: The MACRO Score.

Neurology·2026
Same author

Association of glomerular hyperfiltration with mortality in stroke: an analysis using pooled individual patient data.

European stroke journal·2026

関連する実験動画

Updated: Jul 5, 2026

A Recovery Cardiopulmonary Bypass Model Without Transfusion or Inotropic Agents in Rats
09:54

A Recovery Cardiopulmonary Bypass Model Without Transfusion or Inotropic Agents in Rats

Published on: March 23, 2018

心弁手術のための一般的な,シンプルなリスク分層モデル.

Gareth Ambler1, Rumana Z Omar, Patrick Royston

  • 1Department of Statistical Science, University College, London, UK.

Circulation
|July 7, 2005
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

新しいリスクモデルは,心臓弁手術患者の入院死亡率を予測しています. このツールは,患者への助言と制度的比較を助けるためにルーティンデータを使用し,ケア品質を改善します.

さらに関連する動画

A Simplified Model for Heterotopic Heart Valve Transplantation in Rodents
06:33

A Simplified Model for Heterotopic Heart Valve Transplantation in Rodents

Published on: September 21, 2021

Modified Heterotopic Abdominal Heart Transplantation and a Novel Aortic Regurgitation Model in Rats
13:32

Modified Heterotopic Abdominal Heart Transplantation and a Novel Aortic Regurgitation Model in Rats

Published on: June 2, 2023

関連する実験動画

Last Updated: Jul 5, 2026

A Recovery Cardiopulmonary Bypass Model Without Transfusion or Inotropic Agents in Rats
09:54

A Recovery Cardiopulmonary Bypass Model Without Transfusion or Inotropic Agents in Rats

Published on: March 23, 2018

A Simplified Model for Heterotopic Heart Valve Transplantation in Rodents
06:33

A Simplified Model for Heterotopic Heart Valve Transplantation in Rodents

Published on: September 21, 2021

Modified Heterotopic Abdominal Heart Transplantation and a Novel Aortic Regurgitation Model in Rats
13:32

Modified Heterotopic Abdominal Heart Transplantation and a Novel Aortic Regurgitation Model in Rats

Published on: June 2, 2023

科学分野:

  • 心血管外科手術についてです.
  • 医療情報工学 医療情報工学
  • 医療サービス 研究 医療サービス

背景:

  • 心弁手術は,4%から8%の病院内死亡リスクを伴う.
  • 正確なリスク予測は,患者カウンセリングと施設のパフォーマンス評価において極めて重要です.

研究 の 目的:

  • 心弁手術を受ける患者の入院死亡率を予測するためのシンプルで効果的なリスクモデルを開発する.
  • 患者の情報に基づいた意思決定のためのツールを提供し,医療機関間の客観的な比較を促進します.

主な方法:

  • 32,839人の心弁手術患者を含む大規模な全国データベース (イギリスとアイルランドの心胸外科医協会) を利用しました.
  • 最初の5年 (n=16,679) のデータを用いてリスクモデルを開発し,その後のデータ (n=16,160) で検証しました.
  • 手術の優先順位,年齢,腎不全,手術の種類を含む主要な予測要因を特定しました.

主要な成果:

  • 総合的な入院死亡率は6.4%でした.
  • 開発されたリスクモデルは,良い予測精度 (Hosmer-Lemeshow P=0.78) と差別 (ROC領域=0.77) を示した.
  • 重要な予測要因には,手術の優先度,年齢,腎不全,エジェクション分数,および併用処置が含まれていました.

結論:

  • これは,冠動脈バイパス移植 (CABG) を併用した患者を含む,大動脈および/またはミトラ弁手術患者の入院死亡率を予測する最初のリスクモデルです.
  • モデルは,その後の患者コホートで検証され,その信頼性が確認されます.
  • そのシンプルさ,日常的に収集されたデータの使用,そして実証された有用性により,患者の指導と制度的ベンチマークに価値があります.