Práce stručně shrnuje výsledky studií pracovní skupiny EFLM o biologických variabilitách - EuBIVAS. Jsou popsány metody výpočtu intra a inter individuálních variabilit. Předmětem sdělení jsou dále aplikace biologických variabilit pro stanovení kritérií analytické kvality (kalkulace hodnot APS a nejistot měření) a pro stanovení hodnot významnosti změn dvou následných měření (RCV) jako kritéria schopnosti monitorovat průběh terapie u pacientů. Je popsána databáze EFLM biologických variabilit a trendy použití výsledků měření klinických laboratoří k personalizaci a individualizaci jejich interpretací (individuální referenční intervaly, přístupy machine learning).

The publication deals with a brief summarizing the results of a working group of EFLM for biological variation studies (Eu- BIVAS). There are described namely calculations of within- and between subject biological variation and their applications for calculation of analytical quality criteria (APS values) and for calculation of significance of reference changes values as potency for monitoring of the patient´s state. We described EFLM biological variation database. We also show the necessity of biological variation for personalized medicine and individualized approach to laboratory results (individual reference intervals, machine learning).

• Klíčová slova
• biologická variabilita,
• MeSH
• biologická variabilita populace MeSH
• klinické laboratorní techniky * MeSH
• lidé MeSH
• odchylka pozorovatele MeSH
• referenční hodnoty MeSH
• reprodukovatelnost výsledků MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

• MeSH
• hodnocení rizik MeSH
• kardiovaskulární nemoci diagnóza   etiologie   MeSH
• lidé MeSH
• senioři MeSH
• srdeční frekvence fyziologie   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• senioři MeSH
• Publikační typ
• přehledy MeSH

• MeSH
• baroreflex MeSH
• elektrokardiografie MeSH
• nemoci srdce patofyziologie   MeSH
• srdeční frekvence fyziologie   MeSH
• Publikační typ
• kongresy MeSH
• sborníky MeSH

• Konspekt
• Lékařské vědy. Lékařství
• NLK Obory
• fyziologie
• kardiologie
• angiologie

• MeSH
• autonomní nervový systém fyziologie   MeSH
• cvičení MeSH
• nervus vagus fyziologie   MeSH
• spektrální analýza MeSH
• srdeční frekvence fyziologie   MeSH
• sympatický nervový systém fyziologie   MeSH
• tělovýchovné lékařství MeSH

Cílem práce bylo porovnání úspěšnosti texturního klasifikátoru a vyšetřujícího lékaře (radiologa) při diagnóze autoimunitní thyroiditidy ze sonografického obrazu snímaného v B-módu. Určení inter- a intrapersonální variability lékařů. Datový soubor obsahující 161 vyšetřovaných subjektů byl rozdělen do tří skupin dle celkového klinického vyšetření: normální – H (healthy); hraniční stav – BS (border state); autoimunitní thyroiditida – AT. Následně byl soubor čtyřmi vyšetřujícími lékaři a Bayesovským klasifikátorem, založeným na texturních příznacích, hodnocen do těchto skupin. Dva lékaři dosáhli vyšší úspěšnosti při hodnocení subjektů z normální skupiny (74,4 % a 83,3 %) a dva lékaři hodnotili lépe subjekty s autoimunitní thyroiditidou (59,0% a 77,4 %). Klasifikátor dosáhl relativně vysoké a vyrovnané úspěšnosti pro obě tyto skupiny (100,0 % pro normální a 87,5 % pro thyroiditidu). Rozdílný úspěch jednotlivých lékařů při hodnocení subjektů vyústil ve vyšší interpersonální variabilitu, tedy nízkou shodu mezi nimi. V intrapersonální variabilitě jednotlivých lékařů nebyl nalezen významný rozdíl. Vzhledem ke slabé shodě mezi vyšetřujícími lékaři při diagnostice autoimunitní thyroiditidy ze sonografických obrazů a vysoké a vyrovnané úspěšnosti klasifikátoru se zdá jako nejvýhodnější pro stanovení konečné diagnózy kombinace automatické klasifikace obrazů a klinických zkušeností lékařů.

The objective has been to compare success of the texture classifier and a human observer in diagnosis of the autoimmune thyroiditis from B-mode ultrasound images and to determine inter- and intra-observer variability. The data set of 161 subjects was classified by four human observers and by the Bayes classifier based on the texture features to three classes (healthy, border state, autoimmune thyroiditis). Two observers had a higher success rate when classifying the healthy class (74.4 % and 83.3 %), the other two observers classified better cases with autoimmune thyroiditis (59.0 % and 77.4 %). The classifier gave the relatively high and balanced success rate for both classes (100.0 % for healthy and 875 % for thyroiditis). The different observers’ success rates resulted in the high inter-observer variability, showing only a fair agreement among the human observers. There was no significant difference among human observers in the intra-observer variability. Due to the fair agreement among observers in the diagnosis of autoimmune thyroiditis from ultrasound images and good results of the classifier, the best way in establishing diagnosis is computer-aided diagnosis combined with observers’ clinical experience.

• Klíčová slova
• sonografický obraz, B-mode sonografie, texturní analýza, počítačem podporovaná diagnóza, interpersonální variabilita, koeficient Kappa, vážený koeficient Kappa,
• MeSH
• autoimunitní tyreoiditida diagnóza   ultrasonografie   MeSH
• financování organizované MeSH
• interpretace obrazu počítačem přístrojové vybavení   využití   MeSH
• interpretace statistických dat MeSH
• lidé MeSH
• odchylka pozorovatele MeSH
• reprodukovatelnost výsledků MeSH
• senzitivita a specificita MeSH
• štítná žláza MeSH
• ultrasonografie metody   statistika a číselné údaje   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

• MeSH
• hypertenze MeSH
• lidé MeSH
• mladiství MeSH
• parasympatický nervový systém MeSH
• spektrální analýza metody   MeSH
• srdeční frekvence MeSH
• sympatický nervový systém MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• mladiství MeSH
• Publikační typ
• srovnávací studie MeSH

• MeSH
• diagnostické techniky kardiovaskulární trendy   využití   MeSH
• kardiovaskulární nemoci diagnóza   MeSH
• lidé MeSH
• matematické výpočty počítačové MeSH
• srdeční frekvence fyziologie   MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

• MeSH
• baroreflex MeSH
• cirkadiánní rytmus MeSH
• infarkt myokardu MeSH
• lidé MeSH
• náhlá srdeční smrt MeSH
• rizikové faktory MeSH
• srdeční frekvence MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• srovnávací studie MeSH

• MeSH
• autonomní nervový systém fyziologie   patofyziologie   MeSH
• srdeční frekvence fyziologie   MeSH
• stárnutí fyziologie   MeSH
• Publikační typ
• přehledy MeSH

Práce se zabývá problematikou spektrální analýzy (SPA) variability srdeční frekvence CVSF) jako metody k posouzení kardiovaskulární autonomní regulace. Autoři uvádějí přehled patologických stavů, u kterých se tato metodika využívá v klinické praxi. Jsou uvedeny 3 kasuistiky kardiologických pacientů s výsledky SPA VSF a jejich zhodnocením.

The authors discuss the problém of spectral analysis of the heart rate, variability as a method for evaluation of cardiovascular autonomous regulation. The authors mention pathological conditions where this method is ušed in clinical practice. They present three case-reports of cardiological patients with results of SPA of heart rate variability and their evaluation.

• MeSH
• autonomní nervový systém fyziologie   MeSH
• diabetes mellitus MeSH
• infarkt myokardu MeSH
• lidé středního věku MeSH
• lidé MeSH
• nízký srdeční výdej MeSH
• senioři MeSH
• spektrální analýza statistika a číselné údaje   MeSH
• srdce MeSH
• srdeční frekvence fyziologie   účinky léků   MeSH
• transplantace srdce MeSH
• Check Tag
• lidé středního věku MeSH
• lidé MeSH
• mužské pohlaví MeSH
• senioři MeSH
• Publikační typ
• kazuistiky MeSH
• přehledy MeSH