SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 9
インフルエンザ予測スコア
Ebell MH, Afonso AM, Gonzales R, Stein J, Genton B,
Senn N. Development and validation of a clinical
decision rule for the diagnosis of influenza.
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62. より
山本舜悟作成(2015年1月6日)
2つの前向きコホート研究の
データを用いて予測モデルを作成
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.
単変量解析
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.
スコア3が採用
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.
予測ルール(スコア3)
症状 点数
急性発症(< 48時間) 1
筋肉痛 2
悪寒または発汗 1
発熱*と咳 2
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.*元のコホートの定義をみると37.8℃以上
各リスク毎のLikelihood Ratio
インフルエンザの可能性
Flu/Total (%, 95% CI) Likelihood Ratio
低リスク
(0-2点)
12/149
(8.1, 4.7–13.5) 0.17
中リスク
(3点)
39/129
(30.2, 23.0–38.6) 0.83
高リスク
(4-6点)
106/181
(58.6, 51.3–65.5) 2.72
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.
インフルエンザの流行度合い
(診察前確率)と診察後確率
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.
流行期の診察前確率を30%と
見積もった場合(前スライド下の段を拡大)
インフルエンザの
診察後確率 対応
低リスク
(0-2点)
6.8% 検査も治療も必要なし
中リスク
(3点)
26%
迅速検査施行
(+)→検査後確率 84%
(-)→検査後確率 8%
高リスク
(4-6点)
54%
オプション1:検査なしで治療
を考慮(合併症高リスク患者の場合)
オプション2:迅速検査施行
(+)→検査後確率 95%
(-)→検査後確率 25%
J Am Board Fam Med. 2012;25: 55–62.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門Koichiro Gibo
 
帰納バイアスが成立する条件
帰納バイアスが成立する条件帰納バイアスが成立する条件
帰納バイアスが成立する条件Shinobu KINJO
 
[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks
[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks
[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep NetworksDeep Learning JP
 
バリデーション研究の入門
バリデーション研究の入門バリデーション研究の入門
バリデーション研究の入門Yasuyuki Okumura
 
生存時間分析の書き方
生存時間分析の書き方生存時間分析の書き方
生存時間分析の書き方Yasuyuki Okumura
 
STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
 STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方 STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方Yoshitake Takebayashi
 
10分でわかる主成分分析(PCA)
10分でわかる主成分分析(PCA)10分でわかる主成分分析(PCA)
10分でわかる主成分分析(PCA)Takanori Ogata
 
第1回 「めまい」
第1回 「めまい」 第1回 「めまい」
第1回 「めまい」 清水 真人
 
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-Koichiro Gibo
 
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...harmonylab
 
ドメイン適応の原理と応用
ドメイン適応の原理と応用ドメイン適応の原理と応用
ドメイン適応の原理と応用Yoshitaka Ushiku
 
20160622 srws第五回risk of biasの評価
20160622 srws第五回risk of biasの評価20160622 srws第五回risk of biasの評価
20160622 srws第五回risk of biasの評価SR WS
 
不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group
不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group
不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest GroupKiyoshi Shikino
 
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展Deep Learning JP
 
項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用Yoshitake Takebayashi
 
第5回 「痙攣,てんかん」
第5回 「痙攣,てんかん」第5回 「痙攣,てんかん」
第5回 「痙攣,てんかん」清水 真人
 
20160604 TRIPOD ws@ACPJC
20160604 TRIPOD ws@ACPJC20160604 TRIPOD ws@ACPJC
20160604 TRIPOD ws@ACPJCSR WS
 
Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)Masakazu Mori
 
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会takehikoihayashi
 

La actualidad más candente (20)

エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
エクセル統計の使い方(カプラン=マイヤー法編)
 
分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門分割時系列解析(ITS)の入門
分割時系列解析(ITS)の入門
 
帰納バイアスが成立する条件
帰納バイアスが成立する条件帰納バイアスが成立する条件
帰納バイアスが成立する条件
 
[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks
[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks
[DL輪読会]Bayesian Uncertainty Estimation for Batch Normalized Deep Networks
 
バリデーション研究の入門
バリデーション研究の入門バリデーション研究の入門
バリデーション研究の入門
 
生存時間分析の書き方
生存時間分析の書き方生存時間分析の書き方
生存時間分析の書き方
 
STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
 STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方 STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
STARD2015に学ぶ「診断精度の分析」の書き方
 
10分でわかる主成分分析(PCA)
10分でわかる主成分分析(PCA)10分でわかる主成分分析(PCA)
10分でわかる主成分分析(PCA)
 
第1回 「めまい」
第1回 「めまい」 第1回 「めまい」
第1回 「めまい」
 
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
ロジスティック回帰分析の入門 -予測モデル構築-
 
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Est...
 
ドメイン適応の原理と応用
ドメイン適応の原理と応用ドメイン適応の原理と応用
ドメイン適応の原理と応用
 
20160622 srws第五回risk of biasの評価
20160622 srws第五回risk of biasの評価20160622 srws第五回risk of biasの評価
20160622 srws第五回risk of biasの評価
 
不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group
不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group
不明熱〜身体診察〜_General Medicine Interest Group
 
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
[DL輪読会]近年のエネルギーベースモデルの進展
 
項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用項目反応理論による尺度運用
項目反応理論による尺度運用
 
第5回 「痙攣,てんかん」
第5回 「痙攣,てんかん」第5回 「痙攣,てんかん」
第5回 「痙攣,てんかん」
 
20160604 TRIPOD ws@ACPJC
20160604 TRIPOD ws@ACPJC20160604 TRIPOD ws@ACPJC
20160604 TRIPOD ws@ACPJC
 
Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)
 
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
 

Más de Shungo Yamamoto

Covid19の薬物治療20210620
Covid19の薬物治療20210620Covid19の薬物治療20210620
Covid19の薬物治療20210620Shungo Yamamoto
 
新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正
新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正
新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正Shungo Yamamoto
 
Covid19infectivity20200908
Covid19infectivity20200908Covid19infectivity20200908
Covid19infectivity20200908Shungo Yamamoto
 
3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い
3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い
3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗いShungo Yamamoto
 
麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019
麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019
麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019Shungo Yamamoto
 
グラム陰性菌菌血症治療期間
グラム陰性菌菌血症治療期間グラム陰性菌菌血症治療期間
グラム陰性菌菌血症治療期間Shungo Yamamoto
 
インフルエンザ治療薬のまとめ2018
インフルエンザ治療薬のまとめ2018インフルエンザ治療薬のまとめ2018
インフルエンザ治療薬のまとめ2018Shungo Yamamoto
 
ヘルペス脳炎の治療
ヘルペス脳炎の治療ヘルペス脳炎の治療
ヘルペス脳炎の治療Shungo Yamamoto
 

Más de Shungo Yamamoto (10)

Covid19の薬物治療20210620
Covid19の薬物治療20210620Covid19の薬物治療20210620
Covid19の薬物治療20210620
 
新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正
新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正
新型コロナウイルスファイザーのワクチンについて2021年2月19日修正
 
Covid19infectivity20200908
Covid19infectivity20200908Covid19infectivity20200908
Covid19infectivity20200908
 
Covid19imaging20200225
Covid19imaging20200225Covid19imaging20200225
Covid19imaging20200225
 
3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い
3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い
3分でわかる風邪,インフルエンザ,新型コロナウイルス感染症予防のための手洗い
 
麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019
麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019
麻疹(はしか)と風疹のみかた 2019
 
グラム陰性菌菌血症治療期間
グラム陰性菌菌血症治療期間グラム陰性菌菌血症治療期間
グラム陰性菌菌血症治療期間
 
インフルエンザ治療薬のまとめ2018
インフルエンザ治療薬のまとめ2018インフルエンザ治療薬のまとめ2018
インフルエンザ治療薬のまとめ2018
 
ヘルペス脳炎の治療
ヘルペス脳炎の治療ヘルペス脳炎の治療
ヘルペス脳炎の治療
 
Dca
DcaDca
Dca
 

インフルエンザ予測スコア

Notas del editor

  1. 発熱は37.8℃以上