公開日：
2021年6月29日最終更新日：
2021年10月21日【背景】
WFNSグレードや年齢がくも膜下出血患者の予後に強く影響することは良く知られているが（文献1，2，3，4），医療者や患者／家族の意思決定にあたって利用しやすい視覚的モデルはない．広島大学のIkawaらは日本脳卒中データバンク（JSDB）に登録されたくも膜下出血患者（2000年から2017年の発症）のうち3日以内に動脈瘤の治療がされた4,149例を対象に，年齢（30～90歳）を含めた諸因子が退院時機能予後不良（mRS≧3）に与える影響を解析し，予後推定モデルを創出した．予後に影響を与える可能性がある因子の変数重要度の評価にはランダム・フォレストモデルによる機械学習を用いた．
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