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Postprzez jordanss123 » Śr mar 08, 2017 4:08 am

Gastroenterología clínica y traslacional Akbar K waljee MD, ms1,2, Peter D R Higgins MD, anticuerpos y Amit G Singal MD, ms3,4received el 20 de junio de 2013; revisado el 26 de septiembre de 2013: aceptado el 6 de noviembre de 2013top de pageintroductionprediction Research, que pretende predecir eventos futuros o resultados basados en modelos dentro de un conjunto de variables, se ha vuelto cada vez más popular en investigación médica. 1 precisos modelos predictivos pueden informar a los pacientes y médicos sobre el futuro curso de la enfermedad o el riesgo de desarrollar una enfermedad y así ayudar a guiar las decisiones sobre la detección y el tratamiento.Por ejemplo, se han desarrollado modelos predictivos en gastroenterología para predecir el riesgo de enfermedad bengalas para la enfermedad inflamatoria del intestino y el riesgo de carcinoma hepatocelular entre los pacientes con cirrosis. 2,air max 2015, 3, hay varias diferencias importantes entre la tradicional exposición investigación investigación y predicción.Lamentablemente, una pobre comprensión de las diferencias en la metodología entre explicativo y predictivo de la investigación ha llevado a una amplia variación en la predicción de la calidad metodológica de la investigación. El objetivo de este manual es describir métodos básicos para realizar investigación de predicción, que puede dividirse en tres fases principales: desarrollo de un modelo predictivo, independientemente la validación de su rendimiento, y de forma prospectiva a estudiar su repercusión clínica.Top de pagetypes modelsalthough predictivo de predicción de investigación en medicina se ha usado tradicionalmente un enfoque de marco bayesiano,air max, con técnicas estadísticas,nike air force, tales como modelos de regresion, tecnicas de mineria de datos, tales como algoritmos de aprendizaje automatico son una forma de inteligencia artificial que se utilizan con mayor frecuencia 8. Machine Learning ha sido previamente utilizado para predecir el comportamiento o los resultados de negocio, tales como identificar las preferencias de los consumidores de productos basados en antes de la compra de la historia.Un número de diferentes técnicas para desarrollar algoritmos predictivos existen, utilizando una variedad de herramientas de análisis y predicción se describe en gran detalle en otros lugares. 8, 9 algunos ejemplos incluyen redes neuronales, maquinas de vectores soporte y árboles de decisión.Los árboles de decisión, por ejemplo, utilizar tecnicas tales como Árboles de clasificación y regresión, impulsar y bosque aleatorio prever diversos resultados.Algoritmos de aprendizaje de máquina, como bosque aleatorio enfoques, 11, 12, tienen varias ventajas sobre la tradicional exposición de modelos estadísticos, tales como la falta de una serie de hipótesis, haciendo menos probable pasar por alto inesperado predictor variables o posibles interacciones.Abordar un problema sin una hipótesis predictivas causal específica puede ser muy eficaz cuando muchos potenciales predictores están disponibles (cada vez más común con los registros electronicos de salud) y cuando hay interacciones entre los predictores, que son comunes en los procesos biológicos y sociales causantes.Modelos predictivos utilizando algoritmos de aprendizaje automatico, por lo tanto, puede facilitar el reconocimiento de las variables de riesgo y clínicamente importante en pacientes con varios factores de riesgo marginal que no puede ser identificado.De hecho, muchos ejemplos de descubrimiento inesperado predictor variables existen en la literatura de aprendizaje de maquina. 2, 3 de pagedeveloping c) primer paso en el desarrollo de un modelo predictivo, cuando mediante analisis de regresion tradicionales,air max 2016 rose, es la selección de variables de predictor candidatos pertinentes para su posible inclusión en el modelo; sin embargo, no Hay consenso para la mejor estrategia para hacer so.13 atras un criterio de eliminación comienza con todas las variables de candidatos y pruebas de hipótesis son aplicados secuencialmente para determinar qué variables deben eliminarse del modelo final, mientras que un modelo completo enfoque incluye todas las variables de candidatos para evitar posibles overfitting y sesgo de selección.Se informó anteriormente predictor significativo variables debe ser normalmente incluido en el modelo final, independientemente de su importancia estadística, pero el número de variables incluidas generalmente es limitada por el tamaño de la muestra de los datos set.14 inapropiada selección de variables es una importante y causa común de pobre rendimiento de modelo en esta situación.Como se describió anteriormente, selección de variable es menos de un asunto mediante tecnicas de aprendizaje automatico, dado que a menudo no son únicamente basada en hipótesis predefinidos.Hay varias otras cuestiones importantes relacionadas con la gestión de datos en el desarrollo de un modelo predictivo, tales como lidiar con la falta de datos y variables transformación; sin embargo, estos temas están más allá del alcance de este manual y dirigirse elsewhere.15, 16, 17 de la parte superior de pagevalidating una predicción para un modelo predictivo para ser valiosa, no sólo debe tener capacidad predictiva en la cohorte de derivación, pero también debe funcionar bien en una cohorte de validación. 7, 18, un modelo de rendimiento puede variar sustancialmente entre las cohortes de derivación y validación por varias razones incluyendo overfitting del modelo, falta un importante predictor variables, la variabilidad interobservador de predictores que conduce a errores de medición, y las diferencias en el paciente CohoRT caso mix.18 por lo tanto, el rendimiento del modelo en la cohorte de derivación puede ser demasiado optimista y no es una garantía de que el modelo se realiza igualmente bien en pacientes nuevos.Por ejemplo, la validación externa del Alto C modelo predictivo para el carcinoma hepatocelular fue recientemente demostraron tener un rendimiento significativamente peor en una cohorte de validación externa 3. Lamentablemente, la mayoría de publica la investigación se centra exclusivamente en el modelo de predicción de derivación, y estudios de validación son escasos. 1, 18 de validación se puede realizar utilizando validación interna o externa.Un enfoque común para la validación interna es dividir el conjunto de datos en dos porciones set si dividir el conjunto de datos no es posible dada la escasez de datos disponibles,air max black black, medidas tales como la validacion de cruz o Bootstrapping Puede ser utilizado para validation.19 interna algoritmos de aprendizaje automatico, más concretamente el bosque aleatorio, se utiliza un enfoque alternativo llamado y sampling.11 en un enfoque del bosque aleatorio, la cohorte inicial se divide en dos grupos y muestras.En la bolsa de muestra es creado utilizando el muestreo aleatorio con la sustitución de la cohorte inicial, creando una muestra equivalente en tamaño a la cohorte inicial.La muestra se compone de bolsa de muestreo de datos de la cohorte inicial, y normalmente incluye alrededor de un tercio de la cohorte inicial.La cohorte puede servir como un modelo para la cohorte de validación interna obtenida a partir de la muestra.Sin embargo, validación interna casi siempre produce resultados optimistas teniendo en cuenta que la obtención y validación de conjuntos de datos son muy similares (como son de la misma cohorte).Aunque la validación externa es más difícil ya que requiere datos obtenidos de pacientes similares en un entorno diferente o un centro diferente, siempre es preferible a la validación interna. 1, 18, cuando un estudio de validación muestra resultados decepcionantes, los investigadores suelen ser tentados a rechazar el modelo inicial y a desarrollar un nuevo modelo predictivo con la cohorte de validación de datos.Por ejemplo, hay más de 60 publica a modelos predictivos para el cáncer de mama.Este enfoque ignora la información capturada de anteriores estudios y modelos predictivos.Hay varios métodos para actualizar antes de los modelos predictivos con los datos de los pacientes de la cohorte de validación, pero estos son por desgracia raramente utilizado. 1 top de pageassessing el rendimiento de un modelo predictivo de modelwhen la evaluación de desempeño, es importante recordar que los modelos explicativos son juzgados sobre la base de la fuerza de las asociaciones, que son juzgadas únicamente sobre la base de modelos predictivos su capacidad para hacer predicciones exactas.El rendimiento de un modelo predictivo se evaluó usando varias pruebas complementarias, que evaluar el rendimiento general, la calibración, la discriminación, y la reclasificación (cuadro 1). 20 características de rendimiento debe ser determinado y notificado para la obtención y validación de dos conjuntos de datos.Brier puntajes son una medida similar de rendimiento, que se utiliza cuando el resultado de interés es categórica en lugar de continuous.22 la calibracion es la diferencia entre las tasas de eventos observada y pronosticada para los grupos de pacientes y se evaluó usando el Hosmer test.23 la discriminación es la capacidad de un modelo para distinguir entre los pacientes que hacen y No experimentar el resultado de interés y es más comúnmente evaluados usando características operativas del receptor (ROC) curves.24 sin embargo, análisis ROC solo es relativamente insensible para evaluar las diferencias entre buenos modelos predictivos; 25 por tanto, varias medidas de desempeño relativamente nuevos que se han propuesto.La red reclasificación mejora y mejora integrada de la discriminación son las medidas utilizadas para evaluar los cambios en la clasificación de resultados previstos entre dos models.20, 26 aunque es comun para la predicción de estudios de investigación para informar de los resultados de análisis ROC, las otras medidas de rendimiento del modelo, calibración, y reclasificación son raramente denunciados. 7, 20 de pagestudying el impacto clínico de un C rendimiento predictivo de un modelo predictivo puede sufrir cuando se aplica en la práctica clínica, en comparación con las pruebas de validación en derivación o conjuntos de datos debido a las diferencias en la población de pacientes y caso mix.27 la distribución de factores predictores y los resultados son a menudo diferentes Cuando se aplican ampliamente a la población generalCN, en lugar de los cuidadosamente seleccionados poblaciones en que la modelo se derivan y validado.Además, modelo alto rendimiento proveedor no garantiza necesariamente la aceptación y uso en la práctica clínica 1. Por ejemplo, los proveedores no pueden utilizar un modelo predictivo porque sienten que la aplicación del modelo no es lo suficientemente amigable para el usuario, o que el modelo en si mismo no tiene suficiente cara validez.Modelos predictivos son desarrollados con el objetivo de proporcionar estimaciones de resultados probabilidades para complementar el proveedor intuición clínica.Idealmente deberían recomendar decisiones en lugar de simplemente proporcionar estimaciones de riesgo para un resultado.Modelos predictivos que estimar el riesgo sin recomendar determinadas decisiones son menos propensos a cambiar de proveedor y los resultados que aquellos que traducen el comportamiento de riesgo en una decisión recommendation.27 con la creciente aplicación de registros electrónicos de salud,air max rose femme, modelos predictivos pueden servir como base para la decisión de electrónicos, herramientas de apoyo a las evaluaciones de los riesgos en tiempo real.La aplicación del algoritmo predictivo de alto riesgo podría ser utilizado para identificar los casos individuales y transmitir datos anotado para el proveedor, facilitar cambios para su evaluación clínica.Si están debidamente validados en diferentes poblaciones, algoritmos predictivos podría constituir también la base para públicamente disponible en línea calculadoras de riesgo.Electronic modelos predictivos son particularmente atractivas, ya que puede optimizar la facilidad de uso y pueden ser introducidos rápidamente y a bajo costo, después de la aplicación de un sistema de registro electrónico de salud.Los estudios de impacto sirven para estudiar el efecto de los modelos predictivos de medico y paciente outcomes.28 este comportamiento a menudo se realiza utilizando un diseño que compara resultados entre proveedores con la salida del modelo predictivo a un grupo de control sin el modelo predictivo.Aunque este es el mejor hecho utilizando un sitio de ensayo controlado aleatorizado enfoque, esto también puede evaluarse utilizando un diseño pre - post - estudio.Un posible paso intermedio utilizando tecnicas de modelado o decisión de Markov Modeling puede utilizarse para estimar las posibles consecuencias y beneficios de la utilización de un modelo predictivo.Si este análisis no revela la mejora de los resultados del paciente, esto evitaría la necesidad de estudios de impacto formal.Top de pageexample de modelingan ejemplo de la analítica predictiva de las herramientas utilizadas en el modelado predictivo puede ser encontrada en una reciente publicación, examinar las características de rendimiento de los modelos predictivos para el desarrollo de carcinoma hepatocelular entre los pacientes con cirrosis 3. En este estudio, el rendimiento de un modelo de regresion tradicionales se compara con la de algoritmos de aprendizaje automatico.Este estudio pone de relieve un par de conceptos importantes.En primer lugar, la validación externa es fundamental.Validación interna sobrestimado el rendimiento de los modelos, y cada uno tiene sustancialmente peor rendimiento cuando externamente validadas.En segundo lugar, es importante utilizar una amplia gama de métodos complementarios para evaluar el rendimiento del modelo predictivo, no sólo el análisis de la curva ROC.El algoritmo de aprendizaje de la maquina y analisis de regresion tradicionales modelos tuvieron similares C estadísticas utilizando análisis de la curva ROC, pero el algoritmo de aprendizaje de la maquina, con bosque aleatorio, superó el tradicional modelo de regresión utilizando Net reclasificación mejora, mejora integrada de la discriminación, y la clasificación errónea de las tablas.Top de pageconclusionsalthough modelos predictivos no puede sustituir el juicio clínico,acheter nike air max, que pueden proporcionar objetivo estimaciones sobre el futuro curso de una enfermedad y servir como complementos importantes en la práctica clínica.Por ejemplo, modelos predictivos de riesgo se han utilizado para estratificar a los pacientes con respecto al riesgo de readmisión, permitiendo intervenciones tempranas para reducir los reingresos.Aunque los pacientes de bajo riesgo podría ser considerado para el alta temprana, los pacientes de alto riesgo pueden ser enviados a un hospital especializado, servicios de gestión de casos ambulatorios intensivos, y anteriores visitas a la clínica después de la descarga.Estas aplicaciones pueden ser particularmente importantes para maximizar la eficacia en función de los costos en la responsable de organización de la atención model.29 sin embargo, modelos predictivos deben estar debidamente desarrollado y validado en una nueva cohorte utilizando modernas la evaluación de su desempeño.Por último, el impacto clínico de estos modelos de predicción debe ser evaluada prospectivamente una vez aplicado en la práctica clínica.Top de pagetake Home pointsprediction investigación puede servir como un importante complemento de la práctica clínica.Predicción de la investigación consiste en el desarrollo de un modelo predictivo, independientemente la validación de su desempeño, y de forma prospectiva a estudiar su repercusión clínica.Top de pageconflict de interestguarantors del artículo: Akbar K. Waljee, MD, MS y Amit G. Singal, MD, Ms. Apoyo financiero: waljee es la investigación es financiada por una va HSR CDA 2 Career Development Award 1ik2hx000775 01.Singal de investigación está financiado por una subvención de ACG Junior Faculty Development Award y el número kl2tr000453.

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Re: nike air max blanche homme cuadro 1 cuadro 1

Postprzez ninest123 » Cz sie 03, 2017 6:04 am

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Re: nike air max blanche homme cuadro 1 cuadro 1

Postprzez ninest123 » Pt wrz 22, 2017 3:10 pm

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Re: nike air max blanche homme cuadro 1 cuadro 1

Postprzez yaoxuemei » Pt paź 06, 2017 10:16 am

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chanyuan

Postprzez chanyuan » Cz paź 12, 2017 4:27 am

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Dołączył(a): Cz paź 12, 2017 3:56 am


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