Поиск
Закладки
Озвучить текст Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Биомедицинская информатика. Компьютерные приложения в здравоохранении и биомедицине : руководство

Глава 3. Принятие биомедицинских решений: вероятностное клиническое обоснование

Дуглас К. Оуэнс, Джереми Д. Голдхабер-Фиберт и Гарольд К. Сокс

Цели обучения

Прочитав эту главу, вы сможете дать ответы на следующие вопросы.

  • Чем концепция вероятности полезна для понимания результатов диагностических методов и принятия решений в медицине, связанных с неопределенностью?
  • Как мы можем охарактеризовать способность диагностического метода различать болезнь и ее отсутствие?
  • Какая информация нам нужна для точной интерпретации результатов диагностического метода?
  • Что такое принятие решений на основе ожидаемой ценности? Как эта методология может помочь нам понять определенные медицинские проблемы?
  • Что такое служебные подсистемы и как их можно использовать для представления предпочтений пациентов?
  • Что такое анализ чувствительности? Как мы можем использовать его для проверки надежности решения и определения важных переменных в решении?
  • Что такое диаграммы влияния? Чем они отличаются от дерева решений?

Для продолжения работы требуется Registration
На предыдущую страницу

Предыдущая страница

Следующая страница

На следующую страницу
Глава 3. Принятие биомедицинских решений: вероятностное клиническое обоснование
На предыдущую главу Предыдущая глава
оглавление
Следующая глава На следующую главу

Table of contents

Глава 3. Принятие биомедицинских решений: вероятностное клиническое обоснование-
3.1. Принятие клинических решений. Диагностика в условиях неопределенности
3.1.1. Принятие решений в условиях неопределенности
3.1.2. Вероятностный метод — альтернатива при моделировании в условиях неопределенности
3.1.3. Обзор процесса диагностики
3.2. Вероятностный подход. Методы оценки предтестовой вероятности
3.2.1. Субъективная оценка вероятности
3.2.2. Объективная оценка вероятности
3.3. Измерение характеристик диагностических методов
3.3.1. Классификация результатов тестов, как отклоняющихся от нормы
3.3.2. Оценка результативности диагностических методов
3.3.3. Значимость чувствительности и специфичности. Как сделать выбор диагностического метода
3.3.4. Дизайн исследований по оценке эффективности диагностического метода
3.3.5. Систематическое отклонение в измерении характеристик диагностического метода
3.3.6. Метаанализ диагностических методов
3.4. Посттестовая вероятность. Теорема Байеса и прогностическая ценность
3.4.1. Теорема Байеса
3.4.2. Форма отношения шансов теоремы Байеса и отношения правдоподобия
3.4.3. Прогностическая ценность диагностического метода
3.4.4. Значение теоремы Байеса
3.4.5. Меры предосторожности при использовании теоремы Байеса
3.5. Принятие решений на основании ожидаемого значения
3.5.1. Сравнение неопределенных перспектив
3.5.2. Дерево решений как инструмент моделирования
3.5.3. Анализ решений в практическом применении
3.5.4. Моделирование предпочтений пациента с помощью полезности
3.5.5. Проведение анализа чувствительности
3.5.6. Моделирование долгосрочных результатов с помощью марковской модели
3.6. Выбор решения: «лечи», «обследуй», «ничего не делай»
3.7. Альтернативные графические модели для принятия решений: диаграммы влияния и сети убеждений
3.8. Другие подходы к моделированию
3.9. Роль вероятностного анализа и анализа решений в медицине
3.10. Приложение A — производные теоремы Байеса
Рекомендуемая литература
Вопросы для обсуждения
Список литературы
Данный блок поддерживает скрол*