- Autor
- Misztal Małgorzata (Uniwersytet Łódzki)
- Tytuł
- Wykorzystanie metody rekurencyjnego podziału do identyfikacji grup ryzyka operacyjnego pacjentów z chorobą wieńcową
The Use of Recursive Partitioning Method to Identify Operative Risk Subgroups Among Patients with Coronary Artery Disease - Źródło
- Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (12), 2005, nr 1076, s. 330-338, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
- Tytuł własny numeru
- Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
- Słowa kluczowe
- Choroby, Ryzyko
Illness, Risk - Uwagi
- summ.
- Abstrakt
- W artykule podjęto próbę zdefiniowania reguł decyzyjnych umożliwiających klasyfikację pacjentów do wyodrębnionych grup ryzyka operacyjnego na podstawie opisujących ich cech przedoperacyjnych. W tym celu wykorzystano metodę rekurencyjnego podziału p-wymiarowej przestrzeni cech na podzbiory rozłączne, jednorodne z punktu widzenia wyróżnionej cechy. (fragment tekstu)
The decision to perform Coronary Artery Bypass Grafting (CABG) surgery on a patient with coronary disease is taken under conditions of risk and uncertainty. In that case the benefits of CABG must be balanced against its risk.
The study was conducted to identify preoperative risk factors associated with morbidity outcome among patients undergoing isolated CABG and to develop some classification rules assigning patients to selected risk subgroups. Prediction rules were established on the basis of tree-structured models. The following tree- based algorithms were used: QUEST, CRUISE, LOTUS and PLUS. (original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu - Bibliografia
-
- Breiman L., Friedman J., Olshen R., Stone C., Classification and Regression Trees, CRC Press, London 1984.
- Chan K.-Y., Loh W.-Y., LOTUS: An Algorithm for Building Accurate and Comprehensible Logistic Regression Trees, "Journal of Computational and Graphical Statistics" 2004, vol. 13, issue 4, s. 826-852.
- Gatnar E., Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa 2001.
- Higgins T.L., Estafanous F.G., Loop F.D., Beck G.J., Blum J.M., Paranandi L., Stratification of Morbidity and Mortality Outcome by Preoperative Risk Factors in Coronary Artery Bypass Patients. A Clinical Severity Score, 'JAMA' 1992, maj 6, vol. 267, nr 17, s. 2344-2348.
- Kim H., Loh W.-Y., Classification Trees With Unbiased Multiway Splits, "Journal of the American Statistical Association" 2001, 96, s. 598-604.
- Lim Т.-S., Polytomous Logistic Regression Trees, PhD Thesis, Department of Statistics, University of Wisconsin, Madison 2000.
- Loh W.-Y., Shih Y.-S., Split Selection Methods for Classification Trees, "Statistica Sinica" 1997, 7, s. 815-840.
- Nashef S.A., Roques F., Michel P., Gauducheau E., Lemeshow S., Salamon R., European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE), "European Journal of Cardiothoracic Surgery" 1999, lipiec, 16(1), s. 9-13.
- Zastosowanie metod statystycznych w badaniach pacjentów z chorobą niedokrwienną serca leczonych operacyjnie, red. Cz. Domański, A. Iwaszkiewicz-Zasłonka, R. Jaszewski, J. Zasłonka, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2003.
- Cytowane przez
- ISSN
- 0324-8445
1505-9332 - Język
- pol
