左室補助人工心臓（LVAD）患者における消化管出血：内視鏡的アプローチと教師あり機械学習を用いた予測モデル

科学分野:

• 心臓病学
• 消化器病学
• 医療機器

背景:

• 消化管（GI）出血は、左室補助人工心臓（LVAD）患者における頻繁な合併症である。
• 最適な内視鏡的管理戦略と定量化可能な出血リスクは、依然として完全には理解されていない。

研究 の 目的:

• LVAD患者における消化管出血の内視鏡的管理を分析すること。
• 機械学習を用いてLVAD留置後の消化管出血の臨床的予測因子を特定すること。

主な方法:

• LVAD留置を受けた成人患者の後ろ向き分析（1996年2月～2021年9月）。
• 消化管出血に対する内視鏡検査および臨床データの分析。
• 消化管出血リスクを予測するための教師あり機械学習モデル。

主要な成果:

• 557人のLVAD患者のうち132人（23.7%）が消化管出血を経験した。胃および小腸からの出血が最も一般的であった。
• ビデオカプセル内視鏡検査は最も高い診断率（68.9%）を示した。
• 最終治療、ワルファリン、および抗血小板薬の使用は、消化管出血リスクの有意な予測因子であった（合計スコア10以上は高リスクを示す）。

結論:

• プッシュエンテロスコピーは、EGDおよび結腸内視鏡検査と同等の診断率および介入率を示した。
• 機械学習モデルは、LVAD患者の消化管出血リスクを定量化するための主要な臨床変数を特定した。