- MeSH
- Downův syndrom * MeSH
- gynekologie * MeSH
- krk MeSH
- lidé MeSH
- měření nuchální translucence MeSH
- porodnictví * MeSH
- první trimestr těhotenství MeSH
- řízení kvality MeSH
- těhotenství MeSH
- ultrasonografie prenatální MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- těhotenství MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- dopisy MeSH
OBJECTIVE: The establishment of ongoing audits for first-trimester nuchal translucency (NT) measurements is of paramount importance. The exponentially weighted moving average (EWMA) chart has been published as an efficient tool for NT quality control with the advantages of being suitable for real-time long-term monitoring. This study aimed to assess the efficacy of real-time NT quality control using EWMA charts. MATERIALS AND METHODS: This was an ongoing prospective study conducted from January 2011 to December 2017 at the Centre for Fetal Medicine Gennet in Prague. The quality of NT measurements was assessed using the NT retrospective distribution parameters and EWMA charts, and the results were presented to the sonographers during collective meetings. RESULTS: Overall, 28,928 NT measurements obtained from six sonographers were eligible for the study. Looking at individual EWMA charts, we observed four main outcomes. First, there was a clear improvement in the performance of sonographers with initially poor performances. Second, the performance of sonographers with an initially satisfactory quality was maintained. Third, there was an observed deterioration of the performance without the audits. Last, the sonographers appreciated an unequivocal and straightforward graphical presentation of EWMA curves. CONCLUSION: EWMA proved to be an efficient and suitable tool for real-time monitoring of NT quality and led to an overall improvement of the sonographers' performance.
- MeSH
- interpretace statistických dat MeSH
- lidé MeSH
- měření nuchální translucence normy MeSH
- prospektivní studie MeSH
- první trimestr těhotenství MeSH
- referenční standardy MeSH
- retrospektivní studie MeSH
- řízení kvality * MeSH
- těhotenství MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- těhotenství MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Systémy pro podporu klinického rozhodování jsou důležitými telemedicínskými nástroji se schopností pomáhat lékařům při procesu rozhodování při stanovení diagnózy, terapie či prognózy pacientů. Navrhli a implementovali jsme prototyp systému pro podporu diagnostického rozhodování, který má podobu internetové klasifikační služby. Specifikem tohoto systému je sofistikovaná statistická komponenta, která umožňuje pracovat i s velkým počtem příznaků. Optimalizuje totiž výběr těch příznaků, které jsou nejdůležitější pro určení diagnózy. Její chování jsme ověřili při analýze dat genových expresí z kardiovaskulární genetické studie. Článek diskutuje principy mnohorozměrného statistického uvažování a ukazuje obtíže analýzy vysoce dimenzionálních dat, kdy počet pozorovaných proměnných (příznaků) převyšuje počet pozorování (pacientů).
Clinical decision support systems represent important telemedicine tools with the ability to help physicians within the decision process leading to determining diagnosis, therapy or prognosis of patients. We proposed and implemented a prototype of a clinical decision support systém, which has the form of an internet classification service. A specific property of this system is a sophisticated statistical component, which allows to handle also a large number of symptoms and signs. It namely optimizes the selection of such symptoms and signs which are the most relevant for determining the diagnosis. The performance of the prototype was verified on an analysis of gene expression data from a cardiovascular genetic study. The paper discusses principles of multivariate statistical thinking and reveals challenges of analyzing high-dimensional data with the number of observed variables (symptoms and signs) largely exceeding the number of observations (patients).
OBJECTIVES: Our main objective is to design a method of, and supporting software for, interactive correction and semantic annotation of narrative clinical reports, which would allow for their easier and less erroneous processing outside their original context: first, by physicians unfamiliar with the original language (and possibly also the source specialty), and second, by tools requiring structured information, such as decision-support systems. Our additional goal is to gain insights into the process of narrative report creation, including the errors and ambiguities arising therein, and also into the process of report annotation by clinical terms. Finally, we also aim to provide a dataset of ground-truth transformations (specific for Czech as the source language), set up by expert physicians, which can be reused in the future for subsequent analytical studies and for training automated transformation procedures. METHODS: A three-phase preprocessing method has been developed to support secondary use of narrative clinical reports in electronic health record. Narrative clinical reports are narrative texts of healthcare documentation often stored in electronic health records. In the first phase a narrative clinical report is tokenized. In the second phase the tokenized clinical report is normalized. The normalized clinical report is easily readable for health professionals with the knowledge of the language used in the narrative clinical report. In the third phase the normalized clinical report is enriched with extracted structured information. The final result of the third phase is a semi-structured normalized clinical report where the extracted clinical terms are matched to codebook terms. Software tools for interactive correction, expansion and semantic annotation of narrative clinical reports has been developed and the three-phase preprocessing method validated in the cardiology area. RESULTS: The three-phase preprocessing method was validated on 49 anonymous Czech narrative clinical reports in the field of cardiology. Descriptive statistics from the database of accomplished transformations has been calculated. Two cardiologists participated in the annotation phase. The first cardiologist annotated 1500 clinical terms found in 49 narrative clinical reports to codebook terms using the classification systems ICD 10, SNOMED CT, LOINC and LEKY. The second cardiologist validated annotations of the first cardiologist. The correct clinical terms and the codebook terms have been stored in a database. CONCLUSIONS: We extracted structured information from Czech narrative clinical reports by the proposed three-phase preprocessing method and linked it to electronic health records. The software tool, although generic, is tailored for Czech as the specific language of electronic health record pool under study. This will provide a potential etalon for porting this approach to dozens of other less-spoken languages. Structured information can support medical decision making, quality assurance tasks and further medical research.
- MeSH
- elektronické zdravotní záznamy normy MeSH
- mezinárodní klasifikace nemocí MeSH
- psaní normy MeSH
- řízený slovník * MeSH
- sémantika * MeSH
- směrnice jako téma MeSH
- smysluplné využití normy MeSH
- software MeSH
- správnost dat MeSH
- strojové učení * MeSH
- uživatelské rozhraní počítače MeSH
- zpracování přirozeného jazyka * MeSH
- zpracování textu normy MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Tradiční přístupy a metody používané ve studiích zabývajících se epidemiologií zhoubných nádorů byly v řadě případů neúspěšné, pokud se jednalo o identifikaci kauzálních faktorů potenciálně souvisejících s výskytem příslušného novotvaru. Neúspěch obvykle spočíval v nedostatečném počtu probandů nebo v nedostatečné charakteristice míry expozice u případů. V souborném referátu autoři diskutují o obou zmíněných úskalích. Multicentrické studie jsou alternativou dřívějších přístupů, zajišťují dostatečný rozsah do studie zahrnutých případů i kontrol a zmírňují důvody ke kritickým postojům vůči metaanalýzám nezávislých studií. Individuální multicentrické studie mohou být hodnoceny po vytvoření společné databáze, nebo vyhodnoceny jednotlivě a pak společně hodnoceny obvyklými metodickými postupy pro metaanalýzu. Optimalizace metod odhadu expozice a redukce s ní spojených nejistot reprezentují klíčovou a současně nejobtížnější komponentu tohoto druhu studií. Využití biomarkerů představuje v uvedeném kontextu možnost významného zlepšení současné situace. V závěru je prezentován názor, že odhad rizika i princip předběžné bezpečnosti by neměly být nahlíženy jako protichůdné principy, ale spíše pojímány jako komplementární přístupy v závislosti na údajích, které jsou k rozhodování v konkrétním případě k dispozici. Oba přístupy mohou být využity pro návrh adekvátních politických rozhodnutí nejen o míře odhadu rizika expozice karcinogenům, ale i v případě širokého spektra jiných rizikových faktorů ohrožujících zdraví člověka.
The traditional approaches and study designs in cancer epidemiology have not been very successful in identifying and evaluating adequately the potential risk and/or protective factors associated with the disease. The main reasons for the failure are often due to small study sample size, and inadequate exposure information. In this paper, issues and approaches relevant to these two challenges are discussed. Multicentre study is proposed as a way to increase study size and to mitigate criticism about meta-analysis of independent studies. Optimizing methods for exposure assessment and how to reduce exposure misclassification represent a most difficult component in epidemiology studies. A potentially useful approach for improving exposure estimate is to rely on biomarkers of exposures. An example is provided to demonstrate how biomarkers of exposures could provide valuable information in addition to exposure measurements in traditional epidemiological studies. Finally, it is argued that risk assessment and the precautionary principle should not be viewed as conflicting paradigms but, rather, as a complementary approach for developing appropriate policies to address risks posed by exposure to carcinogens and a wide spectrum of other health hazards.
- Klíčová slova
- princip předběžné bezpečnosti, karcinogenita,
- MeSH
- epidemiologické studie MeSH
- epigenomika MeSH
- genomika MeSH
- karcinogeny * toxicita MeSH
- lidé MeSH
- metaanalýza jako téma MeSH
- multicentrické studie jako téma MeSH
- nádory * epidemiologie MeSH
- pracovní expozice škodlivé účinky MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
- přehledy MeSH
In the paper we present an algorithm for comparing the patient's data record with clinical guidelines formalized in the EGLIF model. EGLIF is a simple enhancement of the standard GLIF model. We use the EGLIF model to make the design of the comparison algorithm more clear and con- venient. If the patient's record completely describes the carried out treatment, then the comparing algorithm is able to recognize if the patient's treatment complies with the guidelines or not.
Decision support systems represent very complicated systems offering assistance with the decision making process. Learning the classification rule of a decision support system requires to solve complex statistical task, most commonly by means of classification analysis. However, the regression methodology may be useful in this context as well. This paper has the aim to overview various regression methods, discuss their properties and show examples within clinical decision making.
- MeSH
- interpretace statistických dat MeSH
- klinické rozhodování metody MeSH
- lineární modely MeSH
- logistické modely MeSH
- metoda nejmenších čtverců MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- regresní analýza * MeSH
- statistické modely * MeSH
- statistika jako téma MeSH
- support vector machine MeSH
- systémy pro podporu klinického rozhodování MeSH
