Ikuko Ueda 研究室
主宰者：Ikuko Ueda
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Ikuko Ueda 研究室は、心臓疾患の患者が治療後にどのような生活の質を取り戻せるのかを中心に研究を進めています。特に心房細動（不規則な心拍）と心不全の患者を対象として、薬物療法やカテーテル治療などの介入がもたらす症状改善や生活満足度の変化を調査しています。患者自身が報告する健康状態の改善が、その後の入院や死亡などの重大な臨床結果とどう関連するのかを明らかにすることが主な目標です。
研究の手法としては、複数の病院から集めた大規模な患者登録データを用い、治療前後の患者の状態を数年間追跡する観察研究を中心としています。加えて、血液検査値や遺伝的背景といった客観的な医学データと、患者自身が答えるアンケート調査を組み合わせて分析しています。さらに、血管内治療時の合併症リスク評価や医師の判断と患者の実際の状態の乖離といった臨床上の課題にも取り組んでいます。
これまでの研究から、患者が体験する症状や生活の質の改善と、実際の長期的な予後には関連があること、また年齢や基礎疾患によって治療効果が異なることなどが明らかになっています。研究室は、より多くの患者が適切な治療を受け、個々に合わせた最適な治療計画を立てることを支援するための医学的証拠を提供することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（56 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2026.02.2136
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcin.2026.02.010
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2026.17776
- DOI: https://doi.org/10.1136/heartjnl-2025-327642
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2026.02.4920
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.152.suppl_3.4365500
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euaf263
- [2025] Age and Health Status Benefits Following Initiation of Atrial Fibrillation‐Specific TreatmentsDOI: https://doi.org/10.1161/jaha.124.041512
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2025.07.031
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacasi.2025.07.028
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hroo.2025.06.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacadv.2025.101899
- [2024] Predictors and incidence of health status deterioration in patients with early atrial fibrillationDOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.04.014
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2024.07.655
- [2024] Abstract 4137927: Physicians’ Misrecognition of Stroke Risk in Patients with Atrial FibrillationDOI: https://doi.org/10.1161/circ.150.suppl_1.4137927
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.150.suppl_1.4127664
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae666.2416
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.thromres.2024.109150
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0173
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.03.644
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.56693
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-076519
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0735-1097(24)03077-8
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13020407
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacep.2023.05.037
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00392-023-02201-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jjcc.2023.01.009
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12247712
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-47444-7
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.148.suppl_1.18298
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.148.suppl_1.11574
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jscai.2023.101190
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.148.suppl_1.14674
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2023.09.118
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2023.09.015
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2023.09.034
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2023.08.106
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurjcn/zvad094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacadv.2022.100172
- DOI: https://doi.org/10.1161/jaha.122.029321
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2022.11.019
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21815-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ahj.2022.09.001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2022.08.635
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euac108
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2022.05.011
- [2022] Machine learning models for prediction of adverse events after percutaneous coronary interventionDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-10346-1
- DOI: https://doi.org/10.1161/jaha.121.022713
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11195732
- DOI: https://doi.org/10.1161/jaha.120.019983
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jjcc.2021.05.016
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ahj.2021.01.010
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.144.suppl_1.9716
- DOI: https://doi.org/10.7878/jjsogd.41.1_2_9
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3857676
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