Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "sensitivity, specificity" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Diagnostic accuracy of sonoelastography in different diseases
Wartość diagnostyczna sonoelastografii w różnych jednostkach chorobowych
Autorzy:
Manzoor, Iqra
Bacha, Raham
Gilani, Syed Amir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1033265.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Medical Communications
Tematy:
accuracy
different diseases
sensitivity
sonoelastography
specificity
Opis:
The objective of this study was to evaluate the diagnostic accuracy of sonoelastography in patients of primary and secondary health care settings. Google scholar, PubMed, Medline, Medscape, Wikipedia and NCBI were searched in October 2017 for all original studies and review articles to identify the relevant material. Two reviewers independently selected articles for evaluation of the diagnostic accuracy of sonoelastography in different diseases based on titles and abstracts retrieved by the literature search. The accuracy of sonoelastography in different diseases was used as the index text, while B-mode sonography, micro pure imaging, surgery and histological findings were used as reference texts. Superficial lymph nodes, neck nodules, malignancy in thyroid nodules, benign and malignant cervical lymph nodes, thyroid nodules, prostate carcinoma, benign and malignant breast abnormalities, liver diseases, parotid and salivary gland masses, pancreatic masses, musculoskeletal diseases and renal disorders were target conditions. The data extracted by the two reviewers concerning selected study characteristics and results were presented in tables and figures. In total, 46 studies were found for breast masses, lymph nodes, prostate carcinoma, liver diseases, salivary and parotid gland diseases, pancreatic masses, musculoskeletal diseases and renal diseases, and the overall sensitivity of sonoelastography in diagnosing all these diseases was 83.14% while specificity was 81.41%. This literature review demonstrates that sonoelastography is characterized by high sensitivity and specificity in diagnosing different disorders of the body.
Celem badania była ocena dokładności diagnostycznej sonoelastografii u chorych leczonych w warunkach placówek podstawowej i specjalistycznej opieki zdrowotnej. W październiku 2017 roku dokonano przeglądu baz danych Google Scholar, PubMed, MEDLINE, Medscape, Wikipedia oraz NCBI w celu pozyskania prac oryginalnych i poglądowych, które stanowiły materiał do badania. Prace wybierało dwóch badaczy niezależnie. Oceniono dokładność sonoelastografii w diagnostyce różnych chorób na podstawie tytułów i streszczeń wyszukanych prac. Główny termin stanowiła „skuteczność sonoelastografii w diagnostyce różnych chorób”, a terminy „ultrasonografia w trybie B-mode”, „obrazowanie MicroPure”, „zabieg operacyjny” i „wynik badania histopatologicznego” stosowano jako terminy referencyjne. Badane patologie dotyczyły: powierzchownych węzłów chłonnych, guzków okolicy szyi, złośliwych guzów tarczycy, łagodnych i złośliwych zmian w węzłach chłonnych szyjnych, guzków tarczycy, raka gruczołu krokowego, łagodnych i złośliwych zmian w piersiach, chorób wątroby, zmian w śliniankach przyusznych i gruczołach ślinowych, zmian w trzustce, chorób układu mięśniowo-szkieletowego oraz chorób nerek. Pozyskane przez dwóch badaczy dane dotyczące charakterystyki ocenianych prac oraz wyniki analizy przedstawiają tabele i ryciny. W sumie wyszukano 46 badań dotyczących zmian w piersiach, węzłów chłonnych, raka gruczołu krokowego, chorób wątroby, chorób gruczołów ślinowych i ślinianek przyusznych, zmian w trzustce, chorób układu mięśniowo-szkieletowego i chorób nerek, a ogólna czułość i swoistość sonoelastografii w diagnostyce tych chorób wynosiły odpowiednio 83,14% i 81,41%. Niniejszy przegląd literatury wskazuje na wysoką czułość i swoistość sonoelastografii w diagnostyce różnych chorób. Artykuł w wersji polskojęzycznej jest dostępny na stronie http://jultrason.pl/index.php/issues/volume-18-no-72
Źródło:
Journal of Ultrasonography; 2018, 18, 72; 29-36
2451-070X
Pojawia się w:
Journal of Ultrasonography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Clinical value of colonoscopy and positron emission tomography with computed tomography for colorectal cancer diagnosis
Autorzy:
Nowicki, Andrzej
Kula, Zbigniew
Dobrzyń, Paulina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1392370.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Index Copernicus International
Tematy:
colorectal cancer
colonoscopy
PET / CT
sensitivity
specificity
accuracy
Opis:
Introduction: Colonoscopy and PET / CT are among the major diagnostic tests for colorectal cancer. The sensitivity, specificity, and accuracy of these studies are still being assessed differently. Objective: The aim of the study was to compare the sensitivity, specificity and accuracy of colonoscopy and PET / CT in the diagnosis of colorectal cancer. Material and methods: The medical records of 125 patients with colonoscopy and PET / CT in the years 2014-2015 were analyzed retrospectively. The research was done at the Professor Franciszek Łukaszczyk Oncology Center in Bydgoszcz. Based on the macroscopic description of colonoscopy, the results were divided into two groups: with and without probability of cancer. The average SUV value in PET / CT for colorectal cancer was calculated and without this diagnosis. The average value of SUV 14 and higher was considered probable, while 11 or less had no probability of cancer. Standardized mathematical formulas were used to evaluate the sensitivity, specificity and accuracy. Results: More than half of the patients - 78 (62.4%) were males. The majority of patients -42 (36.6%) were aged 65-74. The majority (106) (68.8%) were diagnosed as polyps and 24 (15.6%) as tumor-like lesions. Polyps were placed in the rectum -32 (30.2%), in the sigmoid colon - 26 (24.5%) and 15 (13.2%) in the ascending colon. Tumors were located in the rectum - 11 (45.8%) and 4 (16.7%) in the recto-sigmoid junction. 38 (24.6%) adenocarcinomas and 67 (43.5%) adenomas were diagnosed. The detection rate of RJG was 32% in colonoscopy and PET / CT. The sensitivity of the colonoscopy was 80%, the specificity - 68.4% and the accuracy - 71.4%. The sensitivity, specificity and accuracy of PET / CT were 65%, 75%, 4% and 72.7%, respectively. Conclusions: Colonoscopy has a higher sensitivity in colorectal cancer diagnosis, but specificity and accuracy are higher in PET / CT. Keywords: colorectal cancer, colonoscopy, PET / CT, sensitivity, specificity, accuracy
Źródło:
Polish Journal of Surgery; 2019, 91, 1; 6-9
0032-373X
2299-2847
Pojawia się w:
Polish Journal of Surgery
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applicability of artificial intelligence in smart healthcare systems for automatic detection of Parkinson’s Disease
Autorzy:
Pallathadka, Harikumar
Padminivalli V., S.J.R.K.
Vasavi, M.
Nancy, P.
Naved, Mohd
Kumar, Harish
Ray, Samrat
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38709253.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
Parkinson’s disease
detection
machine learning
relief algorithm
LDA algorithm
SVM-RBF
accuracy
sensitivity
specificity
choroba Parkinsona
wykrywanie
nauczanie maszynowe
algorytm ulgi
Algorytm LDA
dokładność
wrażliwość
specyficzność
Opis:
Parkinson’s disease is associated with memory loss, anxiety, and depression in the brain. Problems such as poor balance and difficulty during walking can be observed in addition to symptoms of impaired posture and rigidity. The field dedicated to making computers capable of learning autonomously, without having to be explicitly programmed, is known as machine learning. An approach to the diagnosis of Parkinson’s disease, which is based on artificial intelligence, is discussed in this article. The input for this system is provided through photographic examples of Parkinson’s disease patient handwriting. Received photos are preprocessed using the relief feature option to begin the process. This is helpful in the process of selecting characteristics for the identification of Parkinson’s disease. After that, the linear discriminant analysis (LDA) algorithm is employed to reduce the dimensions, bringing down the total number of dimensions that are present in the input data. The photos are then classified via radial basis function-support vector machine (SVM-RBF), k-nearest neighbors (KNN), and naive Bayes algorithms, respectively.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2024, 31, 2; 175-185
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies