노모그램은 질병의 위험 요인과 예측 확률을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 통계적 도구이다. 본 논문은 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험 요인을 이용하여 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형의 노모그램을 구축하고 이를 비교하였다. 분석 데이터는 국민건강영양조사 6기(2013-2015)를 이용하여 진행하였다. 총 6개의 위험 요인을 이용하였다. 그리고 로지스틱 회귀모형, 순수 베이지안 분류기 모형과 각각의 구축 방법을 이용하여 만성 폐쇄성 폐질환의 노모그램을 제시하였다. 또한, 구축된 두 노모그램을 비교하여 유용성을 살펴보았다. 마지막으로 ROC curve와 Calibration plot을 통하여 각 노모그램을 검증하였다.
본 연구에서는 제 2형 당뇨(type 2 diabetes mellitus)의 발병 확률을 예측하기 위해 11가지 위험요인을 가지고 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형에 적합시킨다. 그런 다음 이를 시각적으로 쉽게 이해하는데 도움을 주는 노모그램 구축 방법을 소개한다. 분석은 2013-2015년 6기 국민건강영양조사 데이터를 가지고 분석하였다. 또 로지스틱 회귀모형에 세 가지 상호작용 항을 넣어 분석의 질을 높이고자 하였고 베이지안 노모그램에 left-aligned 방법을 사용하여 비교하기 쉽게 만들었다. 최종적으로 두 노모그램을 비교하고 효용성을 알아보았다. 마지막으로 ROC 곡선을 이용하여 노모그램이 적절한지 검증하였다.
최근 미세먼지 농도가 올라감에 따라 사람들은 호흡기 질환에 큰 관심을 가지고 있다. 본 연구는 인구학적 및 임상적 특징을 통한 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험요인을 선별하고 이에 따른 노모그램을 구축하였다. 먼저 국민건강영양조사(KNHANES) 6기 (2013-2015)의 인구학적 및 임상적 특징, 폐기능 검사 결과를 사용하여 로지스틱 회귀분석을 실시 하였고 비전공자들도 분석 결과에 대한 해석을 쉽게 할 수 있도록 만성 폐쇄성폐질환의 위험 요 인을 시각화한 노모그램을 구축하였다. 또한 ROC curve와 Calibration plot을 이용하여 만성 폐쇄 성 폐질환의 노모그램을 검증하였다.
복잡한 진단이나 예측 모델은 계산이 복잡하고 추론 과정을 해석하기 어렵기 때문에 임상현장에서 널리 사용되지 않고 있다. 의료 종사자들은 이러한 복잡한 모델 대신에, 복잡한 함수를 컴퓨터 등을 사용하지 않고도 쉽게 계산할 수 있도록 수치 관계를 그래픽으로 표현한 노모그램을 사용해 왔다. 의료분야에서 질병의 진단과 질병예후의 예측은 매우 주요한 관심사이다. 노모그램은 증상검사결과치료이력질병의 진단 결과 등의 속성을 포함한 임상 데이터들로부터 만들어진다. 노모그램을 만들 때는 가용한 여러 가지 속성 중에서 효과적인 것들을 찾아야 하고, 경우에 따라서는 속성에 대한 파라미터를 함께 결정해야 한다. 이 논문에서는 효과적인 속성과 파라미터를 선택하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하고, 노모그램을 생성하기 위해 나이브 베이지언 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 실제 임상 데이터에 적용한 결과를 보인다.
Kim, Seul Ki;Kim, Hyein;Oh, Soohyun;Lee, Jung Ryeol;Jee, Byung Chul;Kim, Seok Hyun
Obstetrics & gynecology science
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제61권6호
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pp.669-674
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2018
Objective This study aimed to develop a nomogram that predicts ongoing pregnancy after in vitro fertilization and embryo transfer (IVF-ET) using patient age and serum hormonal markers. Methods A total of 284 IVF-ET cycles were retrospectively analyzed. At 14 days post-oocyte pick-up (OPU), the serum human chorionic gonadotropin (HCG) and progesterone levels were measured. The main predicted outcome was ongoing pregnancy. Results Patient age and serum of HCG and progesterone levels at 14 days post-OPU were good predictors of ongoing pregnancy. The cut-off value and area under the curve (AUC) (95% confidence interval) were 36.5 years and 0.666 (0.599-0.733), respectively, for patient age; 67.8 mIU/mL and 0.969 (0.951-0.987), respectively, for serum HCG level; and 29.8 ng/mL and 0.883 (0.840-0.925), respectively, for serum progesterone level. When the prediction model was constructed using these three parameters, the addition of serum progesterone level to the prediction model did not increase its overall predictability. Furthermore, a high linear co-relationship was found between serum HCG and progesterone levels. Therefore, we developed a new nomogram using patient age and HCG serum level only. The AUC of the newly developed nomogram for predicting ongoing pregnancy after IVF-ET cycles using patient age and serum HCG level was as high as 0.975. Conclusion We showed that ongoing pregnancy may be predicted using only patient age and HCG serum level. Our nomogram could help clinicians and patients predict ongoing pregnancy after IVF-ET if the serum JCG level was ${\geq}5IU/L$ at 14 days post-OPU.
Warfarin is the most widely used oral anticoagulant in the world but maintenance of proper therapeutic range and prevention of adverse drug events always need to be careful. Especially, in Korea, warfarin dosing for patients with cerebral infarction is currently based on the nomogram which is done by foreign clinical trials not for the Korean. Therefore we evaluate warfarin dose of patients in the neurology and eventually get the base data of warfarin nomogram for Korean with stroke. We performed this study retrospectively on reviewing the medical charts to evaluate the prescribed loading dose (LD) and maintenance dose (MD) of warfarin and each responding International Normalized Ratio (INR) with any bleeding adverse drug reaction including of patient's characteristics for total 75 patients with stroke in the department of neurology of Kangnam ST. Mary's Hospital from January 2005 to June 2008. All evaluated patients should not be treated with warfarin in the past at all and should be initiated warfarin therapy first.ly at this time. All evaluated patients were divided as two classes by wafarin LD which is; 1) HDG - a high loading dosing group prescribed over 5mg, and 2) LDG - a low loading dosing group prescribed 5mg or below. As a result, average LD was $9.34{\pm}0.22$ mg (p=0.000) in HDG and $4.25{\pm}0.39$ mg (p=0.000) in LDG. Average baseline INR was $0.91{\pm}0.05$ (p=0.161) in HDG and $1.26{\pm}0.14$ (p=0.002) in LDG. On the first and second week, daily MD was $4.21{\pm}0.14$ mg (p=0.000) and $2.96{\pm}0.19$ mg (p=0.696) in HDG and also in LDG, $2.95{\pm}0.29$ mg (p=0.000) and $3.14{\pm}0.36$ mg (p=0.696). Also average reacting daily INR was respectively $2.53{\pm}0.12$ (p=0.141) and $2.51{\pm}0.16$ (p=0.678) in HDG, and in LDG, $2.11{\pm}0.17$ (p=0.141) and $2.42{\pm}0.14$ (p=0.678). After the second week, INR was not measured in regularly. Also most of underlying diseases were hypertension (n=38), diabetes mellitus (n=14), dyslipidemia (n=8) in order. Four ADRs with simple hemorrhage were occurred and those were due to drug interaction by comedication. In the conclusion, proper starting LD for Korean with stroke is 10 mg if baseline INR is around 1.0 or 5 mg if over 1.3. Proper MD need to be more evaluated in the future for setting up warfarin nomogram to make prospective study.
Background: The aim of the study was to evaluate the available breast nomograms (MSKCC, Stanford, Tenon) to predict non-sentinel lymph node metastasis (NSLNM) and to determine variables for NSLNM in SLN positive breast cancer patients in our population. Materials and Methods: We retrospectively reviewed 170 patients who underwent completion axillary lymph node dissection between Jul 2008 and Aug 2010 in our hospital. We validated three nomograms (MSKCC, Stanford, Tenon). The likelihood of having positive NSLNM based on various factors was evaluated by use of univariate analysis. Stepwise multivariate analysis was applied to estimate a predictive model for NSLNM. Four factors were found to contribute significantly to the logistic regression model, allowing design of a new formula to predict non-sentinel lymph node metastasis. The AUCs of the ROCs were used to describe the performance of the diagnostic value of MSKCC, Stanford, Tenon nomograms and our new nomogram. Results: After stepwise multiple logistic regression analysis, multifocality, proportion of positive SLN to total SLN, LVI, SLN extracapsular extention were found to be statistically significant. AUC results were MSKCC: 0.713/Tenon: 0.671/Stanford: 0.534/DEU: 0.814. Conclusions: The MSKCC nomogram proved to be a good discriminator of NSLN metastasis in SLN positive BC patients for our population. Stanford and Tenon nomograms were not as predictive of NSLN metastasis. Our newly created formula was the best prediction tool for discriminate of NSLN metastasis in SLN positive BC patients for our population. We recommend that nomograms be validated before use in specific populations, and more than one validated nomogram may be used together while consulting patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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