Úvod: Předchozí studie u pacientů s unipolární depresí ukázaly, že časný pokles EEG kordance (nová metoda kvantitativního EEG – QEEG) může predikovat odpověď na antidepresivní léčbu. Parametr kordance kombinuje komplementární informace absolutního a relativního výkonového EEG spektra. Současné studie prokázaly, že hodnota kordance koreluje s perfuzí mozku. Autoři diskutují vztah kordance a aktivity předního cingula. Cílem studie bylo prokázat, zda časný pokles EEG kordance pøedstavuje obecný fenomé n, který souvisí s odpovědí na léčbu u pacientů s rezistentní depresí. Metoda: Do studie bylo zaøazeno 24 pacientù trpících rezistentní depresí. Jedná se o doplněný soubor 17 pacientů, jehož analýza již byla publikována. Klinický stav a odpověď na léčbu byly hodnoceny před zahájením léčby, po jejím 1. a 4. týdnu. EEG kordance byla vypočtena ze 3 frontálních elektrod ve frekvenčním pásmu theta před zahájením a po 1. týdnu léčby. Výsledky: Všech 24 pacientů dokonèilo 4týdenní studii. U všech 6 respondérů byl zaznamenán pokles v prefrontální kordanci po 1. týdnu léčby. Ve skupině nonrespondérů to bylo pouze u 4 pacientů z 18. Pokles prefrontální kordan ce u respondérů, stejně jako její nárůst u nonrespondérů po 1. týdnu, byl statisticky významný (p=0,03 v obou skupinách) a rozdíl ve změně kordance se mezi oběma skupinami lišil (p = 0,001). Závěr: Naše výsledky naznačují, že QEEG kordance může být slibným nástrojem v predikci odpovědi na antidepresivní léčbu.
Introduction: Previous studies of patients with unipolar depression have shown that early decreases of EEG cordance (a new quanti- tative EEG method) can predict clinical response. Cordance combines complementary informations, from absolute and relative powe r of EEG spectra. Recent studies have shown that cordance correlates with cortical perfusion. The authors discuss connection betw een cordance and activity of anterior cingulum. The aim of study was to examine whether early QEEG decrease represents a phenomenon associated with response to treatment with different antidepressants in patients with treatment resistant depression. Method: The subjects were 24 inpatients with treatment resistant depression. It is extended sample (17 inpatients) from our work, which was pub- lished previously. Clinical status and response to treatment were monitored at baseline and after 1 and 4 weeks on an antidepre ssant treatment. QEEG cordance was computed at 3 frontal electrodes in theta frequency band in baseline and after week 1. Results: All 24 patients completed the 4-week study. All six responders showed decreases in prefrontal cordance after the first week of trea tment. Only 4 of the 18 nonresponders showed early prefrontal cordance decrease. The decrease of prefrontal QEEG cordance after week 1 in responders as well as the increase in nonresponders were both statistically significant (p-value 0.03 in both groups) and the c hanges of prefrontal cordance values were different between both groups (p-value 0.001). Conclusion: Our results suggest that QEEG cordance may become a useful tool in the prediction of response to antidepressants.
- MeSH
- Antidepressive Agents adverse effects therapeutic use MeSH
- Depressive Disorder, Major drug therapy complications MeSH
- Electroencephalography methods utilization MeSH
- Pharmacologic Actions MeSH
- Research Support as Topic MeSH
- Data Interpretation, Statistical MeSH
- Humans MeSH
- Outcome and Process Assessment, Health Care methods utilization MeSH
- Check Tag
- Humans MeSH
- Publication type
- Comparative Study MeSH
- MeSH
- Virus Activation physiology MeSH
- Data Analysis MeSH
- Herpes Zoster * epidemiology drug therapy complications prevention & control MeSH
- Disease Notification * MeSH
- Humans MeSH
- Risk Factors MeSH
- Routinely Collected Health Data MeSH
- Vaccination MeSH
- Herpesvirus 3, Human pathogenicity MeSH
- Check Tag
- Humans MeSH
- Publication type
- Research Support, Non-U.S. Gov't MeSH
- Geographicals
- Czech Republic MeSH
Cíl: cílem práce bylo podle stanovených parametrů vstupní rány a výsledného uložení kovového nitroočního tělesa stanovit korelační závislost obou veličin. Materiál a metodika: do retrospektivní studie bylo zařazeno 50 pacientů (50 očí) s otevřeným poraněním oka a přítomným kovovým nitroočním tělesem. Klinicky zjištěná data vstupní rány a výsledného uložení cizího nitroočního tělesa (CNT) byla převedena do trojrozměrně definovaných parametrů pomocí počítačového modelu. Oba parametry byly statisticky zpracovány metodou korelační analýzy se stanovením korelačního koeficientu a koeficientu determinace. Výsledky: mírou korelace mezi dvěma proměnnými je tzv. koeficient korelace. Koeficient nabývá hodnot od -1 do +1. Čím je jeho hodnota bližší plus nebo minus jedné, tím více jsou veličiny korelované. Koeficient determinace nabývá hodnot od 0 do +1. Čím více se výsledky blíží hodnotě +1, tím lépe model popisuje závislost mezi dvěma veličinami. Výsledky zpracované korelační analýzou prokázaly nejvyšší hodnoty korelačního koeficientu, resp. koeficientu determinace 0,454, resp. 0,6411. Závěr: z výsledků provedené korelační analýzy vyplývá, že pomocí znalosti souřadnic vstupu nedokážeme predikovat konečné souřadnice tělesa v oku. Tyto dvě proměnné jsou navzájem nekorelované a proto přesná predikce konečné polohy tělesa v oku není možná. Na výsledné umístění kovového CNT po vstupu do oka mají zřejmě vlivy biofyzikální faktory, které nebyly zahrnuty do studie.
Aim: The aim of this study was to establish the correlation coefficient between given parameters of the entering wound and final position of the metallic intraocular foreign body. Material and methods: fifty patients (50 eyes) with a penetrating injury of the eye and present metallic intraocular foreign body were included in this study. Clinically found data of the entering wound and final position of the intraocular foreign body (IFB) as well were transformed with a computer model into the three-dimensional parameters. Both chirurparameters were statistically evaluated by means of correlation analysis, and correlation coefficient and determination coefficient were calculated. Results: The extent of correlation between two variables is called correlation coefficient. The coefficient values range between -1 to +1. The closer is the calculated value to ranges (to -1 or to +1) the more are the two variables more correlated. The coefficient of determination values range from 0 to +1. The closer the results are to +1, the better the model describes the dependence between the two variables. The results obtained by means of correlation analysis were for the correlation coefficient 0.454, and for the coefficient of determination 0.6411 respectively. Results: Results of the correlation analysis show that the knowledge of coordinates of the entering wound has no prediction value for final position of the foreign body in the eye. These two variables are not correlated and so the accurate final position of the foreign body cannot be predicted. The final position of the intraocular metallic foreign body is probably influenced by biophysical factors not included in this study.
BACKGROUND: We report on the correlation between the proportion of people who fulfil the recommended amount of aerobic physical activity in the general population and the prevalence of frailty or prefrailty in the population ≥65 years in 11 European countries (Austria, Czech Republic, Denmark, Estonia, France, Germany, Italy, Luxembourg, Slovenia, Spain and Sweden). In a subgroup analysis, it was assessed if people who do aerobic physical activity also do strength training. METHODS: Aggregated physical activity data were taken from the European Health Interview Survey with the minimum effective sample size of 90,036 participants. Data on frailty status were taken from the Survey of Health Ageing and Retirement in Europe (SHARE) study (N = 24,590). For the subgroup analysis, data of the Austrian Health Interview Survey (ATHIS) (N = 15,770) were included. RESULTS: The results indicate a significant negative correlation between the proportion of people fulfilling the minimal aerobic physical activity recommendations (≥150 min/week) and the proportion of prefrail or frail people (R = -0.745; p = 0.008). The correlation between the optimal aerobic physical activity recommendations (≥300 min/week) and the proportion of prefrail or frail individuals was R = -0.691 (p = 0.019). In both data sets a north-south gradient was seen. Austrian data showed that 52.0% of the participants fulfilled the minimal aerobic physical activity recommendations and conducted strength training, whereas 18.4% did not fulfil the aerobic recommendations but performed strength training (p < 0.001). CONCLUSIONS: By taking into account that the number of people ≥65 years will increase in the future these results may be relevant in planning public health interventions for the whole population with the goal of reducing frailty in the elderly.
- MeSH
- Exercise physiology MeSH
- Geriatric Assessment MeSH
- Correlation of Data MeSH
- Frailty * diagnosis MeSH
- Frail Elderly * MeSH
- Humans MeSH
- Aged, 80 and over MeSH
- Aged MeSH
- Aging physiology MeSH
- Check Tag
- Humans MeSH
- Male MeSH
- Aged, 80 and over MeSH
- Aged MeSH
- Female MeSH
- Publication type
- Journal Article MeSH
- Geographicals
- Czech Republic MeSH
- Europe MeSH
- Italy MeSH
- Germany MeSH
- Austria MeSH
- Slovenia MeSH
BACKGROUND: All currently available methods of network/association inference from microarray gene expression measurements implicitly assume that such measurements represent the actual expression levels of different genes within each cell included in the biological sample under study. Contrary to this common belief, modern microarray technology produces signals aggregated over a random number of individual cells, a "nitty-gritty" aspect of such arrays, thereby causing a random effect that distorts the correlation structure of intra-cellular gene expression levels. RESULTS: This paper provides a theoretical consideration of the random effect of signal aggregation and its implications for correlation analysis and network inference. An attempt is made to quantitatively assess the magnitude of this effect from real data. Some preliminary ideas are offered to mitigate the consequences of random signal aggregation in the analysis of gene expression data. CONCLUSION: Resulting from the summation of expression intensities over a random number of individual cells, the observed signals may not adequately reflect the true dependence structure of intra-cellular gene expression levels needed as a source of information for network reconstruction. Whether the reported effect is extrime or not, the important point, is to reconize and incorporate such signal source for proper inference. The usefulness of inference on genetic regulatory structures from microarray data depends critically on the ability of investigators to overcome this obstacle in a scientifically sound way. REVIEWERS: This article was reviewed by Byung Soo KIM, Jeanne Kowalski and Geoff McLachlan.
- MeSH
- Humans MeSH
- Models, Genetic MeSH
- Statistics, Nonparametric MeSH
- Oligonucleotide Array Sequence Analysis methods statistics & numerical data MeSH
- Gene Expression Profiling methods statistics & numerical data MeSH
- Computational Biology methods statistics & numerical data MeSH
- Animals MeSH
- Check Tag
- Humans MeSH
- Animals MeSH
- Publication type
- Research Support, Non-U.S. Gov't MeSH
- Review MeSH
- Research Support, N.I.H., Extramural MeSH
Techniky strojového učení jsou metody, které umožní vytvořit z trénovací množiny případů model pro kategorie dat tak, že mohou být nové (neznámé) případy zařazeny do jedné nebo více kategorií schématem odpovídajícím modelu. Pro tento typ analýzy jsou velmi vhodná data ze studií sledujících určitou skupinu osob s opakovaným sběrem dat stejného typu. K vyhledávání znalostí z medicínských dat bylo užito různých algoritmů strojového učení. Bylo testováno několik algoritmů tak, aby bylo možno pokrýt většinu způsobů učení s učitelem. Byly provedeny dva typy pokusů. Jeden hledal vztahy mezi atributy, druhý testoval predikci budoucích příhod. Pro pokusy v tomto sdělení byla užita data z dvacet let trvající longitudinální primárně preventivní studie rizikových faktorů (RF) aterosklerózy u mužů středního věku. Studie se nazývá STULONG (LONGitudinal STUdy). Výsledky ukazují, že některé metody předpovídají některé poruchy lépe než jiné a že je tedy vhodné použít všechny algoritmy najednou a posuzovat spolehlivost výsledku na základě známého trendu každé metody. Algoritmy strojového učení byly také použity k předpovědi příčiny úmrtí. V tomto případě byly výsledky nevalné, pravděpodobně pro malé množství informace ve vstupních položkách v datového souboru.
Machine learning techniques are methods that given a training set of examples infer a model for the categories of the data, so that new (unknown) examples could be assigned to one or more categories by pattern matching within the model. The data from follow-up studies with repeated collection of the same type of data are very suitable for this analysis. Machine learning algorithms belonging to a variety of paradigms have been applied to knowledge discovery on medical data. All the used algorithms belong to the supervised learning paradigm. Several algorithms have been tested, trying to cover most of the kinds of supervised learning. Two kinds of experiments have been carried out. The first is intended to discover associations between attributes. The second kind is intended to test prediction of future disorders. For the experiments in this paper the data used was from the twenty years lasting primary preventive longitudinal study of the risk factors (RF) of atherosclerosis in middle aged men. Study is named STULONG (LONGitudinal STUdy). The results show that some methods predict some disorders better than others, so it is interesting to use all the algorithms at a time and consider the result confidence based upon the known tendency of each method. The machine learning algorithms have been also used in the prediction of death cause, obtaining poor results in this case, maybe due to the small amount of information (entries) of this type in the dataset.
- Keywords
- dobývání znalostí, strojové učení s učitelem, vytěžování z biomedicínských dat, rizikové faktory aterosklerózy,
- MeSH
- Algorithms MeSH
- Atherosclerosis diagnosis MeSH
- Databases, Factual MeSH
- Financing, Organized MeSH
- Middle Aged MeSH
- Humans MeSH
- Decision Support Techniques MeSH
- Prognosis MeSH
- Risk Factors MeSH
- Decision Support Systems, Clinical MeSH
- Information Storage and Retrieval MeSH
- Knowledge Bases MeSH
- Check Tag
- Middle Aged MeSH
- Humans MeSH
- Male MeSH
Východiska: Fotbal je jedním z nejpopulárnějších sportů na světě a použití statistických modelů k analýze dat je předmětem velkého zájmu trenérů, sportovních manažerů, fanoušků, novinářů a samozřejmě i samotných sportovců. V posledních letech využívají fotbalové kluby velice často služeb společností, které se zabývají analýzou sportovních dat. Pomocí datové analýzy je možné zjišťovat informace, které nelze prostým pozorováním hry zjistit. Z tohoto důvodu je v současné době o sportovní datové analýzy veliký zájem, a to především mezi fotbalovými kluby, které na základě nich činí důležitá strategická rozhodnutí. Cíle: Pomocí statistických analýz porovnat dvě profesionální evropské fotbalové soutěže a určit jejich hlavní podobnosti a rozdíly. Metodika: K ověření výzkumných otázek formulovaných v tomto výzkumu byly použity metody statistické analýzy dat. Databáze byla vytvořena na základě proměnných získaných od společnosti InStat, která se zabývá analýzou výkonnosti sportovců a sportovních týmů. K výpočtům byl použit statistický software Statgraphics Centurion XVIII. Výsledky: Dánský fotbal vychází ze srovnání s českým fotbalem jako méně soubojový, kreativnější a pro diváka atraktivnější z pohledu většího množství vstřelených branek. Dánský fotbal má větší zastoupení cizinců mezi hráči. U obou analyzovaných soutěží byla prokázána pozitivní středně silná závislost bodového zisku na celkovém počtu fanoušků na stadionu pro klub. Českým klubům s růstem celkové návštěvnosti rostl celkový bodový zisk na konci sezony rychleji než dánským klubům. U obou analyzovaných soutěží byla prokázána středně silná korelace tržní hodnoty hráčů v poli a jejich výkonnosti. U českého hráče v poli rostla jeho tržní hodnota v závislosti na herních výkonech rychleji než u hráče dánské soutěže. Závěry: Ve výzkumu byly porovnány dvě evropské fotbalové soutěže s vysokým potenciálem podobnosti pomocí statistické datové analýzy. Datovou analýzu ve sportu lze doporučit v rozhodovacích procesech zejména z důvodu jejích ekonomických i sportovních benefitů.
Background: Football is one of the most popular sports in the world and the use of statistical models to analyse data is of great interest to coaches, sports managers, fans, journalists and, of course, the athletes themselves. In recent years, football clubs have very often used the services of companies that analyse sports data. With the help of data analysis, it is possible to find out information that cannot be ascertained simply by observing the game. It is no wonder that there is currently a great deal of interest in sports data analysis, especially among football clubs, which make important strategic decisions based on them. Objective: Use statistical analysis to compare two professional European football competitions and identify their main similarities and differences. Methods: Methods of statistical data analysis were used to verify the research questions formulated in this research. The database was created based on variables obtained from InStat, which analyses the performance of athletes and sports teams. Statgraphics Centurion XVIII statistical software was used for the calculations. Results: Danish football is based on a comparison with Czech football as less competitive, more creative and more attractive for the spectator in terms of a larger number of goals scored. Danish football has a higher proportion of foreigners among the players. In both analysed competitions, a positive moderate dependence of point gain on the total number of fans at the stadium for the club was demonstrated. With the growth of total attendance, the Czech clubs grew their overall points at the end of the season faster than the Danish clubs. In both analysed competitions, a medium-strong correlation between the market value of players in the field and their performance was demonstrated. For a Czech player in the field, his market value grows faster depending on the game performance than for a player in a Danish competition. Conclusions: The research compared two European football competitions with a high potential for similarity using statistical data analysis. Data analysis in sports can be recommended in decision-making processes, mainly due to its economic and sports benefits.
- MeSH
- Soccer * MeSH
- Correlation of Data MeSH
- Humans MeSH
- Regression Analysis MeSH
- Statistics as Topic MeSH
- Check Tag
- Humans MeSH
