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【24h】

Metanálise do uso de redes bayesianas no diagnóstico de cancer de mama

机译:贝叶斯网络在乳腺癌诊断中的荟萃分析

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摘要

O objetivo deste estudo foi avaliar a acurácia das redes bayesianas no apoio ao diagnóstico de câncer de mama. Foram realizadas revisão sistemática e metanálise, que incluíram artigos e relatórios publicados entre Janeiro de 1990 e Março de 2013. Foram incluídos estudos transversais prospectivos e retrospectivos que avaliaram a acurácia do diagnóstico de lesões de mama (condição alvo) usando as redes bayesianas (teste em avaliação). Quatro estudos primários que incluíram 1.223 lesões de mama foram analisados, 89,52% (444/496) dos casos de câncer de mama e 6,33% (46/727) das lesões benignas foram positivas tendo-se como base a análise das redes bayesianas. A área dentro da curva SROC (característica de operação do receptor sumária) foi 0,97, com um valor Q* de 0,92. O uso de redes bayesianas no diagnóstico de lesões malignas aumentou a probabilidade pré-teste para um verdadeiro positivo de 40,03% para 90,05% e diminuiu a probabilidade de um falso negativo para 6,44%. Portanto, nossos resultados demonstraram que as redes bayesianas oferecem um método acurado e não invasivo no apoio ao diagnóstico de câncer de mama.
机译:这项研究的目的是评估贝叶斯网络在支持乳腺癌诊断中的准确性。进行了系统的回顾和荟萃分析,其中包括1990年1月至2013年3月之间发表的文章和报告。前瞻性和回顾性横断面研究使用贝叶斯网络评估了乳腺病变(目标条件)诊断的准确性(评估)。根据分析,对包括1,223个乳腺病变的四项主要研究进行了分析,其中89.52%(444/496)乳腺癌病例和6.33%(46/727)良性病变为阳性。贝叶斯网络。 SROC曲线内的面积(接收器的总体工作特性)为0.97,Q *值为0.92。使用贝叶斯网络诊断恶性病灶,将预测试的概率从40.03%增至90.05%,将假阴性的概率降至6.44%。因此,我们的结果表明贝叶斯网络提供了一种准确且无创的方法来支持乳腺癌的诊断。

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