Статистичний аналіз медичних часових рядів
Анотація
Статистичний аналіз даних є необхідним компонентом будь-якого медичного дослідження. Сучасні методи математичної статистики і пакети прикладних комп'ютерних програм надають широкі можливості для статистичного аналізу.Однак, коли набір даних представлений серією даних, упорядкованих за часом, або коли структура і порядок даних є важливими компонентами дослідження, стають необхідні спеціальні підходи до статистичного аналізу.У статті представлені спеціальні статистичні методи, що розроблені авторами для аналізу медичних часових рядів: Maна-Уітні M-тест часових рядів – аналог відомого непараметричного методу Maна-Уітні U-тесту для двох часових рядів з однаковим числом елементів; номінальна міра часових рядів – статистична оцінка динаміки номінального ряду,що складається з «0» (ні) і «1» (так); ентропія часових рядів EnRE – спеціально розроблена для часових рядів робастна формула обчислення популярного в наукових дослідженнях нелінійна стохастична міра порядку. Представлені методи супроводжуються докладною демонстрацією можливостей для статистичного аналізу медичних часових рядів: Аналіз динаміки ростухлопчиків и дівчат 6–7–8 років (за даними Всесвітньої Організації Охорони здоров’я); Аналіз числа епілептичних нападів і вибір протиепілептичної терапії (за даними Національної епілептичної спілки, Великобританія); ентропія часових рядів EnRE для діагностики серцевої недостатності на підгрунті стандартних 5-хвилинних записів варіабельності серцевого ритму (за даними Массачусетського інституту технологій – Бостонського госпіталю Бет-Ізраель RR база даних). Відзначено, що у всіх випадках застосуваннярозроблених спеціальних методів для статистичного аналізу медичнихчасових рядів дозволяєуникнутипомилок в інтерпретації отриманих результатіі суттєво підвищують точність статистичного аналізу медичних часових рядів
Завантаження
Посилання
Mercedes de Onis et al. (2007). Development of a WHO growth reference for school-aged children and adolescents.Bulletin of the World Health Organization, 85, 660–667. https://doi.org/10.2471/BLT.07.043497
Goldberger, A.L. et al. (2000).Physiobank, physiotoolkit, and physionet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation, 101, 215–220. https://doi.org/10.1161/01.cir.101.23.e215
Mann, H.B., Whitney, D.R. (1947). On a Test of Whether one of Two Random Variables is Stochastically Larger than the Other. Annals of Mathematical Statistics, 18(1),50–60. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730491.
Neal, A., Parra-Henao, G. (2007).Uses of entropy in medical research.Revista CES MEDICINA, 21(1), 65–75. https://www.redalyc.org/pdf/2611/261120984008.pdf
Boregowda, S., Handy, R., Sleeth, D., Merryweather, A. (2016). Measuring Entropy Change in a Human Physiological System.Journal of Thermodynamics, 1, 1–8. https://doi.org/10.1155/2016/4932710.
Humeau-Heurtier, A. (ed.) (2016).Special Issue «Multiscale Entropy and Its Applications in Medicine and Biology».Entropy, 17–18, 88.
Martynenko, A., Raimondi, G., Budreiko, N. (2019). Robust Entropy Estimator for Heart Rate Variability.Journal of Clinical Informatics and Telemedicine, 14 (15), 67–73. https://doi.org/10.31071/kit2019.15.06
Chengyu, L., Rui, G. (2017).Multiscale Entropy Analysis of the Differential RR Interval Time Series Signal and Its Application in Detecting Congestive Heart Failure.Entropy, 19, 251. https://doi.org/10.3390/e19060251
Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, серія Медицина має такі умови авторського права:
1. Автори зберігають авторські права та надають журналу право на першу публікацію разом із роботою, яка одночасно ліцензується згідно з ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим ділитися роботою з визнанням авторства роботи та першої публікації в цьому журналі.
2. Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої журналом версії роботи з підтвердженням її початкової публікації в цьому журналі.
3. Авторам дозволяється та заохочується публікувати свої роботи в Інтернеті до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до раннього та більшого цитування опублікованої роботи.
