6 Slooten, K.2011 Forensic Science International: Genetics 5: 308-315. 通过计算谱系似然比验证基于 DNA 的软件。 7 Drabek, J. 2009 Forensic Science Internat. Genetics 3:112. 验证用于计算亲子关系和亲属关系似然比的软件。 Egeland, T. 等人 1997 Science & Justice, 37:269. 一种从遗传数据计算谱系概率的计算机化方法。 8 http://www.famlink.se/
这项工作的目的是为放射科医生提供一种计算机辅助诊断工具,以帮助他们诊断阿尔茨海默病。在阿尔茨海默病的检测中实施了信号检测理论的统计似然比程序。使用阿尔茨海默病 (AD) 患者和正常对照 (NC) 的内侧颞叶 (MTL) 体积构建似然比的概率密度函数。使用 T1 加权 MRI 图像,通过 Free-Surfer 软件计算 MTL 以及大脑其他解剖区域的体积。AD 和 NC 的 MRI 图像是从阿尔茨海默病神经影像学倡议 (ADNI) 的数据库下载的。使用阿尔茨海默病最小间隔共振成像 (MIRIAD) 的单独数据集进行诊断测试。 MIRIAD 数据集的敏感性为 89.1%,特异性为 87.0%,优于最优秀的放射科医生在未输入其他患者信息的情况下所达到的 85% 的敏感性和特异性。
采样方法用于测量突破似然比。对非缝隙组织的队列进行了替换。在每个试验中,通过从每个大小队列('s','M','l')中绘制10,000个非缝隙组织创建了30,000个组织的随机样本。将所有合格的漏洞添加到试验样本中。漏洞可能性比率,在该模型中,将更大的统计权重分配给具有更多漏洞的数据点。重复此过程100次以生成100次试验。然后计算平均突破似然比和标准偏差。
摘要:(1)背景:年龄和阶段问卷 - 第三版(ASQ-3)是一份父母筛查问卷,越来越多地用于评估早产儿的发展。我们旨在评估早产婴儿随访中ASQ-3的分类性能。(2)方法:在这项横断面研究中,我们包括了2011年11月至2018年1月在胎龄中出生的Seve纵向队列的185名儿童,他们在校正年龄的24个月(CA)和经过修订的Brunet-LéZine(RBL)(RBL)量表的30个月尺度上的ASQ-3分数均得分。通过域将ASQ-3总分和子得分与RBL发育商(DQ)分数进行了比较。通过计算灵敏度,特异性以及正值和负的似然比,以RBL作为参考方法评估ASQ-3的诊断性能。多元分析评估了低母生教育水平与ASQ-3评估不正确的评估之间的关联。(3)结果:ASQ-3总分的特异性为91%,灵敏度为34%,阳性似然比为3.82,负似然比为0.72。低孕产妇教育水平是错误评估ASQ-3儿童的主要危险因素(优势比4.16,95%的补充间隔1.47-12.03; p <0.01)。(4)结论:关于低敏感性和低孕产妇教育水平对ASQ-3分类表现的影响,不应单独使用该父母问卷来遵循自早产儿的发展
75 g ogtt(妊娠12-15周)和75 g ogtt(妊娠24-28周)。根据世界卫生组织2013年的标准,妊娠24-28周,有636名参与者的结果(12%)患有妊娠糖尿病。将WHO 2013标准应用于至少一个异常值的早期OGTT标准,较低的灵敏度为0.35(95%置信区间0.24至0.47),高特异性高0.96(0.95至0.98)(0.95至0.98),正预测值,0.57(0.41至0.71),阳性为0.92(0.94)(0.92)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94), (6.21至17.63),阴性似然比为0.65(0.55至0.78),诊断优势比为15.98(8.38至30.47)。Lowering the postload glucose values (75 g OGTT cut- off values of 5.1, 8.9, and 7.8 mmol/L) improved the detection rate (53%, 95% confidence interval 41% to 64%) and negative predictive value (0.94, 0.91 to 0.95), but decreased the specificity (0.91, 0.88 to 0.93) and positive predictive value (0.42, 0.32 to 0.53)以9%的假阳性率(阳性似然比5.59,4.0至7.81;负似然比0.64,0.52至0.77;以及诊断优势比10.07,6.26至18.31)。结论这项前瞻性低风险队列研究的结果表明,在应用WHO 2013标准时,75 G OGTT作为妊娠早期筛查工具的敏感性不够敏感。怀孕早期妊娠早期葡萄糖值较高。降低后削减值确定了一个高风险组,用于妊娠糖尿病或可能从早期治疗中受益的妊娠糖尿病。试验登记临床试验。随机对照试验的结果尚不清楚早期干预的有益作用。Gov NCT02035059。
75 G OGTT(妊娠12-15周)和75 G OGTT(妊娠24-28周)。根据世界卫生组织2013年标准,妊娠24-28周的标准,有636名参与者的结果,有74(12%)患上了妊娠糖尿病。将WHO 2013标准应用于至少一个异常值的早期OGTT标准,较低的灵敏度为0.35(95%置信区间0.24至0.47),高特异性高0.96(0.95至0.98)(0.95至0.98),正预测值,0.57(0.41至0.71),阳性为0.92(0.94)(0.92)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94), (6.21至17.63),阴性似然比为0.65(0.55至0.78),诊断优势比为15.98(8.38至30.47)。Lowering the postload glucose values (75 g OGTT cut-off values of 5.1, 8.9, and 7.8 mmol/L) improved the detection rate (53%, 95% confidence interval 41% to 64%) and negative predictive value (0.94, 0.91 to 0.95), but decreased the specificity (0.91, 0.88 to 0.93) and positive predictive value (0.42, 0.32 to 0.53)以9%的假阳性率(阳性似然比5.59,4.0至7.81;负似然比0.64,0.52至0.77;以及诊断优势比10.07,6.26至18.31)。结论这项前瞻性低风险队列研究的结果表明,在应用WHO 2013标准时,75 G OGTT作为妊娠早期筛查工具的敏感性不够敏感。怀孕早期妊娠早期葡萄糖值较高。降低后截止值确定了一个高风险组,用于妊娠糖尿病或可能从早期治疗中受益的妊娠糖尿病。试验登记临床。随机对照试验的结果尚不清楚早期干预的有益作用。
注:首先通过 Kolmogorov-Smirnov 检验对各个组进行正态分布检验。对于正态分布数据,平均值、标准差 ( SD ) 和 p 值基于双样本 t 检验。如果在一个或两个组中违反了正态性假设,则列出中位数和四分位距 (IQR),并执行 Mann-Whitney U 检验(用 U 表示)。对于名义数据,对性别执行 Fisher 精确检验(用 F 表示),对惯用手执行似然比(用 L 表示)。
抽象背景的早期诊断阿尔茨海默氏病(AD)和轻度认知障碍(MCI)仍然是神经病学的重要挑战,常规方法通常受到解释的主观性和可变性的限制。将深度学习与磁共振成像(MRI)分析中的人工智能(AI)相结合,作为一种变革性方法,为无偏见的,高度准确的诊断见解提供了潜力。客观一项荟萃分析旨在分析AD和MCI模型中MRI图像深度学习的诊断准确性。方法在PubMed,Embase和Cochrane库数据库中进行了荟萃分析,该数据库是针对系统评价和荟萃分析(PRISMA)指南的首选报告项目,重点介绍了深度学习的诊断准确性。随后,使用Quadas-2清单评估了方法论质量。诊断措施,包括灵敏度,特异性,似然比,诊断赔率和接收器操作特征曲线下的面积(AUROC),以及用于T1加权和非T1加权MRI的亚组分析。结果总共确定了18个合格的研究。Spearman相关系数为-0.6506。荟萃分析表明,敏感性和特异性,阳性似然比,阴性可能比率和诊断优势比分别为0.84、0.86、6.0、0.19和32。AUROC为0.92。接收器操作特征(HSROC)的层次结构摘要
OOD代理中引入的大多数作品都使用“失败”或一些类似的词来描述Nalisnick等人报道的现象。[6]。他们根据背景统计,本地功能或数据复杂性提出了解决方案或补丁,以“解决问题”;所有人都有最终形式的可能性比率。根据Bishop [1],正如我们在比较两个分布时所讨论的那样,基于密度的OOD检测是基于似然比率的OOD检测的一种特殊情况。因此,我们强调的是,似然比不是固定基于密度检测的黑客攻击,而是检测OOD的原则方法。
摘要 我们建议利用标准模型 (SM) 的对称性 (精确或近似) 来使用数据导向范式 (DDP) 探索标准模型以外的物理学 (BSM)。对称性非常强大,因为它们提供了两个无需模拟即可进行比较的样本。专注于数据,可以有效地识别表现出显著不对称性的排他性选择并标记为进一步研究。使用比较两个矩阵的简单通用检验统计量已经提供了良好的灵敏度,仅略差于依赖于对信号形状的精确了解的轮廓似然比检验统计量。这可用于快速扫描大量测量数据,以尝试识别感兴趣的区域。我们还证明弱监督神经网络也可以用于此目的。