Academic Journal

Модель прогнозирования срока ранних преждевременных родов

Bibliographic Details
Title: Модель прогнозирования срока ранних преждевременных родов
Source: Сибирский медицинский журнал (Иркутск).
Publisher Information: Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Иркутский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации, 2010.
Publication Year: 2010
Subject Terms: РАННИЕ ПРЕЖДЕВРЕМЕННЫЕ РОДЫ, ОБОБЩЕННЫЙ ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ, НАИБОЛЕЕ ИНФОРМАТИВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ, МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, 3. Good health
Description: This article presents the results of early preterm birth prognosing. The general discriminant analysis based on statistically significant medical risk factors which characterize the peculiarities of obstetric and gynecologic history and course of pregnancy were used for analysis. From all factors 5 statistically significant were found out: the complicated course of 2 and 3 trimesters of pregnancy, preeclampsia, infringements of ovarian-menstrual cycle, premature birth in the history. The model of prognosing of early premature birth term is presented in article. Clinical efficiency of model is 68,9%. Faultlessness of model is 73,6%.
Представлена модель прогнозирования срока ранних преждевременных родов с использованием обобщенного дискриминантного анализа (GDA) на основе 5 наиболее информативных показателей: осложненное течение 2 и 3 триместров беременности, преэклампсия, нарушения овариально-менструального цикла, преждевременные роды в анамнезе, выявленных из изучаемых факторов риска, характеризующих особенности акушерскогинекологического анамнеза и течения беременности. Клиническая эффективность модели 68,9%, безошибочность 73,6%.
Document Type: Article
File Description: text/html
Language: Russian
ISSN: 1815-7572
Access URL: http://cyberleninka.ru/article_covers/14806480.png
http://cyberleninka.ru/article/n/model-prognozirovaniya-sroka-rannih-prezhdevremennyh-rodov
Accession Number: edsair.od......2806..d8e6230f4271fe7ee0c9af9d511dd0dd
Database: OpenAIRE
Be the first to leave a comment!
You must be logged in first