Prínos Bayesovy statistické teorie pro diagnostiku maligních a nemaligních onemocnĕní plic, pleury a mediastina
[The Bayesian statistical theory in the diagnosis of malignant and non-malignant diseases of the lung, pleura and mediastinum]
Jazyk čeština Země Česko Médium print
Typ dokumentu časopisecké články
PubMed
8269461
- MeSH
- Bayesova věta MeSH
- diagnóza počítačová * MeSH
- diferenciální diagnóza MeSH
- dospělí MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mladiství MeSH
- nádory mediastina diagnóza diagnostické zobrazování MeSH
- nádory pleury diagnóza diagnostické zobrazování MeSH
- nádory plic diagnóza diagnostické zobrazování MeSH
- nemoci mediastina diagnóza diagnostické zobrazování MeSH
- nemoci pleury diagnóza diagnostické zobrazování MeSH
- plicní nemoci diagnóza diagnostické zobrazování MeSH
- radiografie MeSH
- senioři nad 80 let MeSH
- senioři MeSH
- senzitivita a specificita MeSH
- Check Tag
- dospělí MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mladiství MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- senioři nad 80 let MeSH
- senioři MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
The Bayesian algorithm was used to assess the probable diagnosis in 1262 patients with a recently diagnosed finding on X-rays of the chest and the results were compared with the final diagnosis. The patients were with regard to the X-ray picture divided into 9 groups: hilar, solitary, multiple, segmental, non-segmental, cavity, diffuse, pleural and mediastinal lesions. Using the Bayesian algorithm, commonly accessible factors were processed: age, sex, case-history, cigarette smoking, red cell sedimentation rate, number of leucocytes and diameter of solitary parenchymatous lesions and the impact of these factors for assessment of probability of a malignant or non-malignant lesion was evaluated. The reliability in different X-ray lesions was within the range of 84.2% to 92.4%. The authors evaluated also tests of sensitivity, specificity, the reliability of forecast of a positive and negative result, which confirmed the differences in the different groups which showed evaluated. Analysis of the results, provided evidence that the Bayesian algorithm is a promising objective method for the forecast of a malignant or non-malignant diagnosis in patients with a newly diagnosed X-ray finding of the chest.