prediction model Dotaz Zobrazit nápovědu
Schopnost odhadnout, jaká svalová dysbalance, případně jiné působení, je příčinou změn klidové pozice lopatky, by výrazně napomohla při interpretaci výsledků moiré vyšetření topografie trupu. Při řešení úlohy vycházíme z předpokladu, že poloha lopatky vzhledem k hrudníku je dána výsledným silovým působením od aktivních i pasivních struktur. Vzhledem ke způsobu uložení lopatky je zřejmé, že její klidová poloha je značně podmíněna případnou svalovou dysbalancí. Odhad poměrného silového působení jednotlivých svalů je cílem zatím 2D modelu lopatky.
The shoulder girdle is the attachment of the upper extremity to the trunk. It consists of two bones: the scapula (shoulder blade) and the clavicle (collarbone). The scapula is a flat, triangular bone that lies over the posterior surface of the rib cage. At its upper lateral corner is a cuplike depression (the glenoid fossa) which forms a socket for the head of the humerus. The sternoclavicular joint is the only bony connection between the shoulder girdle and the trunk. The scapula is connected to the trunk indirectly through the acromioclavicular joint; otherwise, the scapula is attached to the trunk only by muscles. Morphological data, including the geometry of bones and muscles, muscle physiologicalcross-sectional area (PCSA) and the inertia tensor of the segments, were recorded in a anatomy. Each muscle element represents a muscle line of action, generating force at its attachments on the bone. Then, the behavior of the complete mechanism can be calculated by simply force equilibrium.
Práce pojednává omodelu systémové dynamiky aplikovaný na predikci počtu pacientů sAlzheimerovou chorobou v EU ajejí možné finanční dopady. Demence při Alzheimerově chorobě je nejrozšířenějším typem demence aje vysoce spjata s věkem člověka – pacienta. Většina lidí je Alzheimerovou chorobou diagnostikována, když jsou starší 64 let. Stárnutí populace bude aktuálním problémem ještě několik desetiletí vdůsledku nízké porodnosti akontinuálního zvyšování střední délky života. Z tohoto důvodu je proto třeba se zaměřit na predikční modely Alzheimerovy choroby ajejích dopadů nejen na ekonomiku. V článku je představen dynamický modelovací přístup systémové dynamiky. Vytvořený model populace EU apacientů s AD je v závěru rozšířen osubmodel financí, odhadující náklady na pacienty dle tří dostupných nákladových studií.
The aim of the paper is to describe asystem dynamics model applied on aprediction of the number of patients with Alzheimer's disease in the EU in the future and related financial impacts. Dementia resulting from Alzheimer's disease is the most widely spread type of dementia and is highly connected with the age of the person – the patient. Most people are diagnosed with Alzheimer's disease when they are older than 64. The ageing of population will be an ongoing problem in the next few decades due to alow birth rate and increasing life expectancy. This is areason to focus on prediction models of Alzheimer's disease and its impact on economy. The paper presents adynamic modelling approach of system dynamics. The created model of the EU population and patients with AD is expanded by afinancial submodel at the end. This submodel estimates the cost on patients from three available cost studies.
- MeSH
- Alzheimerova nemoc * ekonomika epidemiologie MeSH
- ekonomické modely MeSH
- epidemiologické metody MeSH
- lidé MeSH
- předpověď MeSH
- stárnutí MeSH
- statistické modely MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
- MeSH
- dítě MeSH
- kůže imunologie MeSH
- lidé MeSH
- modely imunologické MeSH
- nemoc štěpu proti hostiteli patologie MeSH
- prediktivní hodnota testů MeSH
- reakce štěpu proti hostiteli MeSH
- transplantace hematopoetických kmenových buněk MeSH
- transplantace kostní dřeně MeSH
- transplantace kůže MeSH
- Check Tag
- dítě MeSH
- lidé MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- ženské pohlaví MeSH
Počet státních pojištěnců je důležitá položka pro odhad příjmů veřejného zdravotního pojištění. Cílem předkládané studie je kompletní analýza, to jest posouzení vstupních dat pomocí grafi cké analýzy, popisné statistiky a výběr nejvhodnějšího modelu pro predikci. V rámci studie byly porovnány stochastické modely SARIMA a regARIMA, kubická funkce s konstantami a bez nich. Podle BIC hodnoty a Ljung-Boxova testu vývoj státních pojištěnců nejlépe popisuje proces SARIMA(0,1,3)(0,1,1)12 bez konstanty. Na základě modelu se bude počet státních pojištěnců pohybovat na úrovni 5 866 796 osob, což by pro státní rozpočet v roce 2019 představovalo výdaj v hodnotě 71,74 miliardy Kč.
The number of state insured persons is an important item for the revenue side of the Czech system of public health insurance. The main aim of this paper is a complete analysis, which contains an assessment of the input dataset by the graphic analysis, descriptive statistics, and a choice of the best fi tting prediction model. In this study, SARIMA and regARIMA stochastic models, and cubic regression function with the constant term and without it were compared. Based on the BIC value and the Ljung-Box test, the SARIMA(0,1,3)(0,1,1)12 stochastic process without the constant term was proved the best fi tting model. Using this model, the average number of state insured persons was estimated at 5 866 796 people, which corresponds to CZK 71.74 billion expenditure in the 2019 state budget.
- MeSH
- lidé MeSH
- teoretické modely MeSH
- veřejné zdravotnictví ekonomika MeSH
- zdravotní pojištění * MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
Psychiatrie posledních let se stává medicínským oborem založeným na důkazech. Stále se nám však nedostává spolehlivých možností predikce, které by nám pomohly předpovídat riziko vzniku, průběh a výsledky léčby u závažných duševních nemocí, jako je schizofrenie Stávající modely predikce v psychiatrii lze rozdělit na modely tautologické, heuristické, irelevantní a logické. Logické modely predikce schizofrenie se soustřeďují na studie genetické, zobrazovacích metod (morfologické a funkční) a neuroendokrinní testy. Genetické studie hledají zejména příčiny onemocnění a farmakogenetické prediktory odpovědi na léčbu. Jedním z kandidátských genů je gen pro COMT s dobře známým polymorfizmem, popsaná je také geneticky podmíněná terapeutická odpověď na clozapin. Strukturální a funkční abnormity jsou obvykle spojovány s horším průběhem a nepříznivou odpovědí na léčbu. Neuroendokrinní studie sledují přímo či nepřímo pomocí stimulačních testů funkční stav neurotransmiterových systémů. Příkladem jsou prezentované výsledky d-fenfluraminového testu, který měří vztah mezi aktivitou serotoninergního systému a zlepšením po léčbě antipsychotiky u akutně nemocných se schizofrenií. Uvedené výsledky několika konkrétních studií jsou příkladem úspěšného modelu logické predikce v psychiatrii. Ukazuje se, že na teoretickém podkladě lze postavit hypotézu a následně ji testovat v experimentálních podmínkách. Aplikací zobrazovacích metod, genetických analýz a neuroendokrinních testů v klinické praxi můžeme individualizovat diagnostický a terapeutický přístup k pacientům.
Recently, psychiatry has become an evidence-based field of medicine. However, there is a lack of reliable predictions of risk of onset, course, and outcome for major psychiatric disorders, e.g. schizophrenia. Available prediction models in psychiatry are tautological, heuristic, logical, and irrelevant. Logical models of prediction in schizophrenia are based on genetic, neuroimaging (structural and functional), and neuroendocrine studies. Genetic research searches the causes of illness and pharmacogenetic predictors of treatment response. There are numerous studies of candidate gene encoding COMT polymorphism, or pharmacogenetics of response to clozapine. Neuroanatomical and functional abnormalities are generally associated with unfavorable course, outcome and treatment failure. Neuroendocrine studies measure directly or indirectly, using challenge tests, functional state of neurotransmitter systems. Results of d-fenfluramine challenge test investigating relationship between 5-HT system reactivity and response to antipsychotic treatment in young acute schizophrenia patients are presented. Examples of genetic, neuroimaging, and neuroendocrine studies represent models of successful logical prediction in psychiatry based on the solid theoretical background. Implementation of neuroimaging methods, genetic analyses, and neuroendocrine tests into the clinical practice, may help to individualize diagnostics and treatment of schizophrenia.
