ChatGPTのプロンプトエンジニアリングの専門家とまでは言えないまでも、AI使いとして一定レベル仕事をこなしています。並行して、医療統計の方も専門家とは言えない間でも、開発担当者に教えられるレベルにはなりました。元々、統計学には大学1年の頃から今までもう何十年も、ずっとお世話になってきたので、副専攻レベルではありました。病気で失われた機能を補うのを十分超えるレベルでAI武装して、バイオ・医薬 x ベンチャー・キャピタル x デジタル・AI・統計をブランドとしていけば、未来は明るい！夜が来れば必ず朝が来る。
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Interstitial lung disease progression after genomic usual interstitial pneumonia testing
… Background A genomic classifier for usual interstitial pneumonia (gUIP) has been … pulmonary
fibrosis (IPF). Whether those with positive gUIP classification exhibit a progressive, IPF-like …
fibrosis (IPF). Whether those with positive gUIP classification exhibit a progressive, IPF-like …
- 背景：通常間質性肺炎（gUIP）のためのゲノム分類器は、病理学的UIPを高い特異性で予測し、特発性肺線維症（IPF）の診断確信を高めることが示されている。gUIP分類が陽性の患者がIPFのような進行性表現型を示すかどうかは不明である。
- 方法：アメリカの7つの学術医療センターで臨床的に必要とされた診断用気管支鏡検査とgUIPテストを受けた患者のプールされた後ろ向き分析が行われた。gUIP分類と18ヶ月の無進行生存（PFS）の関連をコックス比例ハザード回帰を使用して評価した。PFSは、gUIPテストから死亡、肺移植、強制肺活量（FVC）の相対的な10％以上の低下、または最後に利用可能なFVC測定時のセンシングまでの時間と定義された。続いて、gUIP分類群間でFVCの経時的変化が共同回帰モデルを使用して比較された。
- 結果：gUIPテストを受けた連続する238人の患者のうち、追跡データが利用可能な192人が分析に含まれ、そのうち104人がgUIP分類陽性、88人が陰性であった。多変量解析では、gUIP分類陽性はPFSの減少と関連していた（ハザード比1.58、95％CI 0.86-2.92; p=0.14）が、これは統計学的に有意ではなかった。gUIP分類陽性の患者の平均年間FVC変化は-101.8 mL（95％CI -142.7- -60.9 mL; p<0.001）、陰性の患者では-73.2 mL（95％CI -115.2- -31.1 mL; p<0.001）であり（差28.7 mL、95％CI -83.2-25.9 mL; p=0.30）。
- 結論：gUIP分類は、診断評価の一環として気管支鏡検査を受けた多施設間質性肺疾患コホートにおいて、PFSやFVCの経時的な低下の割合とは関連していなかった。
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特発性肺線維症( idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) )関連の学術的情報収集してシェアしています。Google Scholar SearchのUpdateを定期的に掲載しています。ChatGPTやGoogle BARDのを駆使して、自分の専門知識で一定の重み付けはしているとは思いますが、玉石混交です。
癒しの音楽をお届けいたします。
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