Internet 
Українська  English  Русский  

DOI:


Inventory reference ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 9, Issue 10, 2013, Pages 102-107


Author(s) M. N. Nessonova1, M. L. Kochina2


Institution(s)

1National Pharmaceutical University Kharkiv, Ukraine

2Kharkiv Medical Academy of Post Grade Education, Ukraine


Article title Applying results of the information technology for grade of severity estimation and clinical outcome prediction in a case of pancreas trauma


Abstract (resume)

There results of applying of the information technology, developed by the authors, to estimate patients' grade of severity and to predict clinical outcome in a case of pancreas injury, are described in the paper. Mathematical models and classification algorithms to evaluate grade of severity and clinical outcome are given. Comparative analysis of precision, specificity and sensitivity of the models developed and the discriminant functions analysis, logit-regression and decision trees models is produced. It is shown that the methods based on the information technology developed take the priority of the common mathematical-statistical modeling methods.


Keywords grade of severity estimation, clinical outcome prediction, supervised classification, composition of classifiers, information technology, predictive mathematical models, precision, specificity and sensitivity of forecasting methods


References

1. Евтюков Г. М., Александрович Ю. С., Иванов Д. О. Оценка тяжести состояния больных, находящихся в критическом состоянии. http//:www.airspb.rupersp_23.shtml.

2. Вітюк Т. В., Доманський Б. В., Барамія Н. А. та ін. Хірургічне лікування відкритих і закритих пошкоджень підшлункової залози. Проблеми військової охорони здоров'я. Збірник наукових праць. Випуск 11. – Київ.: Янтар, 2002. – с. 387–395.

3. Вашетко Р. В., Толстой А. Д., Курыгин А. А., и др. Острый панкреатит и травмы поджелудочной железы: руководство для врачей СПб: Питер, 2000. – 320 с.

4. Young P. R., Meredith J. W., Baker C. C. et al. Pancreatic injuries resulting from penetrating trauma: a multi-institution review Am. Surg. – 1998. – vol. 64, no. 9. Р. 838–843.

5. Ерамишанцев А. К., Молитословов А. Б., Филин А. В. Травматические повреждения поджелудочной железы Хирургия. 1994. N 4. с. 13–17.

6. Потанина О. К., Дорфман А. Г., Швырёв С. Л., Зарубина Т. В., Петрова М. В. Опыт использования зарубежных нозонеспецифичных прогностических шкал у больных хирургического и онкологического профиля Вестник РНЦРР. 2011. N3. с. 74-85.

7. Тюритн А. С. Прогноз и оценка качества лечения пациентов с переломами костей таза при сочетанной травме: Автореф. канд. мед. наук. – М., 2013. – 18 с.

8. Hannan E. J. et al. A Comparison of TRISS and ICISS J. Trauma. 1999. no 47. p. 8-14.

9. Ярошецкий А. И. Интегральная оценка состояния больных и прогноза при тяжелой политравме: Автореф. канд. мед. наук. – М., 2006. – 26 с.

10. Vassar M. J., Lewis F. R., Chambers J. A. et al. Prediction Of Outcome In Intensive Care Unit Trauma Patients. J. Trauma 1999. no 47 (2). – P. 324–329.

11. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. (пер. с англ. Д. С. Шмерлинга под ред. Ю. П. Адлера, Ю. Н. Тюрина) М.: Финансы и статистика, 1983. – 518 с.

12. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 816 с.

13. Трошин Л. И., Балаш В. А., Балаш О. С. Статистический анализ нечисловой информации. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М., 2001. – 67 с.

14. Rencher A. C. Methods of multivariate analysis: 2nd ed. Brigham Young University, (Wiley series in probability and mathematical statistics) "A Wiley-Interscience publication", 2002. – 732 p.

15. Нессонова М. Н. Метод рейтингового голосования комитета алгоритмов в задачах классификации с учителем Запорожский медицинский журнал. – Запорожье: ЗГМУ, 2013. – N 1 (76). – с. 101–102.


Full-text version http://kit-journal.com.ua/en/viewer_en.html?doc/2013_10/102-107_Nessonova_Kochina_10_color_sc_P.pdf