Корреляция с клиническими данными что это
Корреляция клинических признаков межпозвонковых поясничных дисков и заключений МРТ обследования.
Исмаилов Канатбек Адылбекович,
врач рентгенолог
Ошская межобластная детская клиническая больница,
отделение магнитно-резонансной томографии, г. Ош, Кыргызстан.
dr.kana@mail.ru
В работе изучена сравнительная оценка информативности различных методов лучевой диагностики при грыже поясничных межпозвонковых дисков и проведен анализ неврологических проявлений в зависимости от размера, локализации дисковых пролапсов и количества пораженных дисков. А также их динамика в зависимости от длительности заболевания и рецидивов.
Ключевые слова: грыжа поясничных межпозвонковых дисков, диагностика, консервативное и хирургическое лечение.
In work the comparative estimation informatively various methods of beam diagnostics is studied at a lumbar disc hernia and the analysis of neurologic displays depending on the size, localizations discs prolapsed and quantities of the amazed discs is lead. And also their dynamics depending on duration of disease and relapses.
Key words: Lumbar disc herniations, surgical management, management outcome, recurrences.
Актуальность. Болезни спины и позвоночника относятся к хроническим заболеваниям, часто ведущим к ограничению активности среди лиц трудоспособного возраста. Большинство исследований показывает, что от 60% до 80% населения в индустриально развитых странах страдают этими заболеваниями 1.
Своевременность диагностики, профилактики и лечения неврологических проявлений поясничного остеохондроза является весьма важной проблемой для здравоохранения, и, несмотря на имеющиеся достижения ее нельзя считать разрешенной.
К техническим преимуществам МРТ относятся визуализация мягких тканей, возможность прямого многоплоскостного исследования и отсутствие ионизирующего излучения. К тому же МРТ позволяет визуализацию всего исследуемого отдела позвоночника на сагиттальных томограммах, что дает возможность проследить за направлением смещения свободных мигрировавших фрагментов диска 12.
Необходим сравнительный, статистически обоснованный анализ влияния различных методов диагностики и лечения на клинический исход, разработка четких показаний к оперативному лечению в случаях недостаточной эффективности консервативной терапии.
Целью настоящей работы явилось совершенствование диагностики и повышение эффективности хирургического лечения больных с грыжами дисков в поясничном отделе позвоночника путем изучения соотношений клинических проявлений и результатов примененных методов исследования и лечения.
Материал и методы. Работа включает в себя результаты анализа данных комплекса клинических, диагностических обследований и хирургического лечения 139 больных с неврологическими осложнениями грыж поясничных межпозвонковых дисков и получивших стационарное (оперативное – 116 (83,5%) и консервативное – 23 (16,5%) больных) в отделениях нейрохирургии Ошской межобластной объединенной клинической больницы, Ошской городской клинической больницы и Жалал-Абадской областной больницы за период с 2010 по 2013 годы включительно. Возраст больных варьировал в пределах от 19 до 72 лет (табл.1).
Что такое клиническая корреляция
Клиническая корреляция – это лечебный процесс, который используют врачи, чтобы помочь себе поставить диагноз пациенту для его правильного лечения или определения его состояния.
Клиническая корреляция используется после диагностического теста – например, после рентгена, биопсии или МРТ – показывает что-то на картине или ткани сканирования все ли нормально или нет. Врач также берет во внимание возраст пациента, истории болезней, физическое здоровье, клинические испытания и симптомы, чтобы определить диагноз, основанный на корреляции (сравнение и сопоставление) клинических результатов пациента.
Примеры клинической корреляции
Следующий пример клинической корреляции поможет вам лучше понять его. Как уже упоминалось выше, она производится для сравнения всей информации, чтобы определить диагноз. Итак, клиническая корреляция, что это?
Например, ваши лимфатические узлы причиняют вам боль, вы идете к врачу для проверки, он же отправляет вас к рентгенологу. Радиолог рассматривает полученный результат и замечает проблему под названием лимфаденит. Он возникает, когда лимфатические железы становятся увеличенными из-за вирусов, бактерий, грибков или по другим причинам.
В худшем случае, воспаленные железы иногда находятся рядом с местом опухоли или инфекции, и увеличение лимфатических узлов является предупредительным знаком для аутоиммунных заболеваний, лимфомы и рака.
Невозможно сразу определить что это, лимфаденит или более тяжелые заболевания, рентгенолог заказывает клиническую корреляцию. Для этого, радиолог отправляет информацию обратно к вашему врачу, который затем будет применять все свои медицинские знания, беря вашу медицинскую историю и сравнивая всю вашу общую картину здоровья на данный момент и симптомы, чтобы определить, насколько серьезна проблема.
Когда в отчете врач пишет, что лимфатические узлы не слишком увеличены и это может быть просто возможно незначительная инфекция, то он берет вас на 6-8 недель наблюдения, чтобы убедиться, как улучшить ваши симптомы, точнее избавить от них, используя разные антибиотики для борьбы с инфекцией.
Как менопауза влияет на мозг Менопауза может вызвать изменения в вашем мозгу. Узнайте точно, что именно происходит, и что вы можете с этим поделать |
Что можно сделать с очень сухими волосами Советы по уходу за очень сухими волосами. Какие шампуни для очень сухих волос использовать, причины, чем полоскать, масла для сухих волос и многое другое. |
Если опухоль увеличивается и ваши лимфатические узлы становятся большими, врач исключает инфекцию и делает биопсию, чтобы определить, есть ли у вас аутоиммунное заболевание. В конечном результате, врач сопоставит все данные, чтобы поставить диагноз и назначить правильное лечение.
Корреляция
Смотреть что такое «Корреляция» в других словарях:
корреляция — КОРРЕЛЯЦИЯ (с. 325) (от позднелат. correlatio соотношение) термин, применяемый в различных областях знания, в том числе и в психологии, для обозначения взаимного соотношения, соответствия понятий и явлений. Большинство психологических… … Большая психологическая энциклопедия
КОРРЕЛЯЦИЯ — [лат. correlatio] взаимная связь, соотношение предметов или понятий. Словарь иностранных слов. Комлев Н.Г., 2006. КОРРЕЛЯЦИЯ новолатинск. от relata. Взаимное отношение, например, существующее между опекуном и опекаемым. Объяснение 25000… … Словарь иностранных слов русского языка
КОРРЕЛЯЦИЯ — (correlation) Степень зависимости между двумя переменными. Линейная корреляция между двумя переменными х и у определяется знаком и величиной Σi (xi μx )(yi μy), где μx и μy среднее значение х и у. Между двумя переменными существует положительная… … Экономический словарь
корреляция — соотношение, соотнесение, взаимосвязь, взаимозависимость, взаимообусловленность, взаимосоответствие Словарь русских синонимов. корреляция сущ., кол во синонимов: 8 • автокорреляция (1) … Словарь синонимов
КОРРЕЛЯЦИЯ — (от франц. correlation соотношение) в статистике понимается как взаимоотношение между изучаемыми статистическими величинами, рядами и группами; для определения наличия или отсутствия К. статистика пользуется особым методом. Метод К. применяется… … Большая медицинская энциклопедия
корреляция — — [http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d=23] корреляция Величина, характеризующая взаимную зависимость двух случайных величин X и Y — безразлично, определяется ли она некоторой причинной связью или просто случайным… … Справочник технического переводчика
КОРРЕЛЯЦИЯ — в математической статистике вероятностная или статистическая зависимость. В отличие от функциональной зависимости корреляция возникает тогда, когда зависимость одного из признаков от другого осложняется наличием ряда случайных факторов … Большой Энциклопедический словарь
КОРРЕЛЯЦИЯ — (от лат. correlatio соотношение) 1) в логике – отношение между двумя одинаковыми по форме связями. Если благодаря закономерному изменению структуры одна связь становится изоморфной (равной по форме) другой, тогда это отношение обеих связей… … Философская энциклопедия
корреляция — и, ж. corrélation f., нем. Korrelation <лат. correlatio соотношение. Впервые отмечается в словаре Гавкина 1894 г. ЭС. Взаимная связь, соотношение предметов или понятий. Закон корреляции. Функциональная корреляция. БАС 1. Рост безработицы и… … Исторический словарь галлицизмов русского языка
Корреляция — [correlation] величина, характеризующая взаимную зависимость двух случайных величин X и Y безразлично, определяется ли она некоторой причинной связью или просто случайным совпадением (ложной корреляцией). Для того, чтобы определить эту… … Экономико-математический словарь
Библиотека постов MEDSTATISTIC об анализе медицинских данных
Ещё больше полезной информации в нашем блоге в Инстаграм @medstatistic
Критерии и методы
КРИТЕРИЙ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА
– это метод параметрической статистики, позволяющий определить наличие или отсутствие линейной связи между двумя количественными показателями, а также оценить ее тесноту и статистическую значимость. Другими словами, критерий корреляции Пирсона позволяет определить, изменяется ли (возрастает или уменьшается) один показатель в ответ на изменения другого? В статистических расчетах и выводах коэффициент корреляции обычно обозначается как rxy или Rxy.
1. История разработки критерия корреляции
Критерий корреляции Пирсона был разработан командой британских ученых во главе с Карлом Пирсоном (1857-1936) в 90-х годах 19-го века, для упрощения анализа ковариации двух случайных величин. Помимо Карла Пирсона над критерием корреляции Пирсона работали также Фрэнсис Эджуорт и Рафаэль Уэлдон.
2. Для чего используется критерий корреляции Пирсона?
Критерий корреляции Пирсона позволяет определить, какова теснота (или сила) корреляционной связи между двумя показателями, измеренными в количественной шкале. При помощи дополнительных расчетов можно также определить, насколько статистически значима выявленная связь.
Например, при помощи критерия корреляции Пирсона можно ответить на вопрос о наличии связи между температурой тела и содержанием лейкоцитов в крови при острых респираторных инфекциях, между ростом и весом пациента, между содержанием в питьевой воде фтора и заболеваемостью населения кариесом.
3. Условия и ограничения применения критерия хи-квадрат Пирсона
Например, рост ребенка зависит от его возраста, то есть чем старше ребенок, тем он выше. Если мы возьмем двух детей разного возраста, то с высокой долей вероятности рост старшего ребенка будет больше, чем у младшего. Данное явление и называется зависимостью, подразумевающей причинно-следственную связь между показателями. Разумеется, между ними имеется и корреляционная связь, означающая, что изменения одного показателя сопровождаются изменениями другого показателя.
В другой ситуации рассмотрим связь роста ребенка и частоты сердечных сокращений (ЧСС). Как известно, обе эти величины напрямую зависят от возраста, поэтому в большинстве случаев дети большего роста (а значит и более старшего возраста) будут иметь меньшие значения ЧСС. То есть, корреляционная связь будет наблюдаться и может иметь достаточно высокую тесноту. Однако, если мы возьмем детей одного возраста, но разного роста, то, скорее всего, ЧСС у них будет различаться несущественно, в связи с чем можно сделать вывод о независимости ЧСС от роста.
Приведенный пример показывает, как важно различать фундаментальные в статистике понятия связи и зависимости показателей для построения верных выводов.
4. Как рассчитать коэффициента корреляции Пирсона?
Расчет коэффициента корреляции Пирсона производится по следующей формуле:
5. Как интерпретировать значение коэффициента корреляции Пирсона?
Более точную оценку силы корреляционной связи можно получить, если воспользоваться таблицей Чеддока:
Абсолютное значение rxy | Теснота (сила) корреляционной связи |
менее 0.3 | слабая |
от 0.3 до 0.5 | умеренная |
от 0.5 до 0.7 | заметная |
от 0.7 до 0.9 | высокая |
более 0.9 | весьма высокая |
Оценка статистической значимости коэффициента корреляции rxy осуществляется при помощи t-критерия, рассчитываемого по следующей формуле:
Полученное значение tr сравнивается с критическим значением при определенном уровне значимости и числе степеней свободы n-2. Если tr превышает tкрит, то делается вывод о статистической значимости выявленной корреляционной связи.
6. Пример расчета коэффициента корреляции Пирсона
Целью исследования явилось выявление, определение тесноты и статистической значимости корреляционной связи между двумя количественными показателями: уровнем тестостерона в крови (X) и процентом мышечной массы в теле (Y). Исходные данные для выборки, состоящей из 5 исследуемых (n = 5), сведены в таблице:
Σ(X) = 951 + 874 + 957 + 1084 + 903 = 4769
Σ(Y) = 83 + 76 + 84 + 89 + 79 = 441
Mx = Σ(X) / n = 4769 / 5 = 953.8
My = Σ(Y) / n = 441 / 5 = 82.2
Что такое корреляция и что означает коррелировать — простыми словами о сложном
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Когда некоторые люди слышат слово «корреляция», то зачастую просто впадают в ступор. Оно и понятно: жуткий термин из мира высшей математики и статистики.
Сразу представляются унылые графики, многоэтажные формулы, при взгляде на которые хочется забиться в угол и плакать. На самом деле все гораздо проще.
Потратив несколько минут на прочтение этой статьи, вы узнаете, что такое корреляция и как ее использовать в повседневной жизни.
Определение корелляции — что это
Простыми словами корреляция – это взаимосвязь двух или нескольких случайных параметров. Когда одна величина растет или уменьшается, другая тоже изменяется.
Объясним на примере: существует корреляция между температурой воздуха и потреблением мороженого. Чем жарче погода, тем больше холодного лакомства покупают люди. И наоборот.
Такие закономерности устанавливаются путем исследования больших объемов статистических данных. Собираем информацию о потреблении мороженого за несколько лет и сведения о колебаниях температуры за тот же период. А дальше сопоставляем и ищем зависимость.
Коррелировать – это значит быть взаимосвязанным с чем-то. Существует положительная и отрицательная корреляции.
При положительной чем больше один параметр, тем больше и другой. Например, чем масштабнее траты фермера на удобрения, тем обильнее урожай. При обратной корреляции рост одной величины сопровождается уменьшением другой. Чем выше здание, тем хуже оно противостоит землетрясениям.
Корреляция — это взаимосвязь без гарантий
Рассмотрим пример прямой корреляции: чем выше уровень благосостояния человека, тем больше его продолжительность жизни. Обеспеченные люди питаются качественной пищей и своевременно получают врачебную помощь. В отличие от бедняков.
Однако нельзя с уверенностью сказать, что определенный олигарх проживет дольше вот этого нищего.
Это лишь статистическая вероятность, которая может не сработать для одного конкретного случая. Этим корреляция отличается от линейной зависимости, где исход известен со 100-процентной вероятностью.
Но если мы возьмем выборку из сотни тысяч богачей и такого же числа малоимущих, сравним их продолжительность жизни, то общая тенденция будет верна.
Коэффициент корреляции
Величина коэффициента корреляции рассчитывается по формуле:
Если внезапно потемнело в глазах и возникло непреодолимое желание закрыть статью (синдром гуманитария), то есть вариант попроще. Microsoft Exel все выполнит сам при помощи функции «КОРРЕЛ». Делается это так:
Судя по расчетам, рост человека практически никак не влияет на уровень зарплаты.
Реальные причины корреляции и возможные гипотезы
Курс доллара и стоимость нефти отрицательно коррелируют. Можем выдвинуть гипотезу: повышение цен на черное золото вызывает падение стоимости американской валюты. Но почему так происходит? Откуда взялась связь между этими явлениями?
Определение причины корреляции – это очень сложная задача. Переплетаются тысячи различных факторов, часть из которых скрыта.
Возможно, дело в том, что США – крупнейший потребитель нефти в мире. Каждый день они импортируют около 7,2 миллиона баррелей. Снижение цены на черное золото – хорошо для американской экономики, ведь позволяет тратить меньше денег. Следовательно, доллар растет.
Корреляция предоставляет возможность сделать вывод из статистических данных.
Например, мы выяснили, что существует отрицательная взаимосвязь между доходом персонала и его эффективностью в работе. Наша гипотеза: «Лентяи и бездельники получают больше, чем ответственные сотрудники». Тогда мы пересмотрим систему мотивации и избавимся от бесполезных людей.
Гипотеза – это лишь статистический вывод, предположение. Она вполне может оказаться ошибочной.
Согласно статистике, чем больше пожарных участвует в тушении огня, тем существенней размер ущерба. Какую гипотезу можем сделать отсюда? Пожарные приносят вред, давайте сократим их! Но если разобраться, то настоящая причина повреждения – это огонь. А увеличение числа лиц, задействованных в его тушении, – следствие масштаба пожара.
Наша вселенная бесконечна, а значит всегда можно найти несколько переменных, которые будут коррелировать между собой, несмотря на полное отсутствие причинно-следственных связей. Даже самое буйное воображение не сможет объяснить, что объединяет сыр и одеяло-убийцу:
Более подробно на эту тему смотрите в видео:
Как при помощи корреляции люди становятся богаче
Главное правило любого инвестора: не класть все яйца в одну корзину. Вложения рекомендуется диверсифицировать (что это?) – распределять. Поэтому люди покупают акции не одной компании, а десятка разных, формируя инвестиционные портфели. Если котировки какой-то фирмы упадут, то оставшиеся девять смогут отыграть падение или хотя бы уменьшить убытки.
Но это в теории, а на практике все портит корреляция. Проблема в том, что стоимости акций разных компаний внутри отрасли или даже всей страны могут сильно коррелировать. Проблемы огромной корпорации провоцируют панику на рынке, снижают стоимость иных активов, на первый взгляд не связанных между собой. В 2008 году случился крах Lehman Brothers, который вызвал цепную реакцию и обвал на мировых рынках.
Поэтому при инвестировании нужно стараться выбирать направления, которые не связаны между собой (r стремится к 0).
Территориальное приближение активов друг к другу усиливает корреляцию. Значит, нужно рассматривать варианты в разных точках мира, максимально удаленных друг от друга.
В жизни этот принцип тоже действует. Если ваши навыки и знания позволяют трудиться программистом, таксистом, сантехником и журналистом – вы хорошо защищены от риска безработицы.
Памятка
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (12)
Отличная статья! Спасибо! Все доступно к пониманию.
Скажите, пожалуйста, если некий факт N напрямую обусловлен фактом М, то есть без M не было бы N вообще, то корректно ли говорить о том, что N коррелирует с M?
Спасибо за статью. Кратко, четко, ясно.
«Корреляция — это взаимозависимость СЛУЧАЙНЫХ факторов. Она отображает ПРИБЛИЖЕННУЮ взаимосвязь и не дает точных ответов»
Выше цитата для Анны, т.е. «если некий факт N напрямую обусловлен фактом М,» то ИМХО это противоречит «взаимозависимости СЛУЧАЙНЫХ факторов» и «ПРИБЛИЖЕННОЙ взаимосвязи»
Все люди должны иметь хотя бы поверхностные знания об экономике, хотя многие ошибочно полагают, что их это не касается. В том числе важно понимать взаимосвязи между факторами, чтоб эффективно вести даже маленькое домохозяйство.
Не обязательно понимать сложные формулы корреляции, чтоб знать что безработица и стагнация сказываются на жизни всех граждан страны.
Это слово я слышала всего несколько раз за всю жизнь и каждый раз приходится гуглить. Ну почему нельзя давать определение проще? Напридумывают же сложных слов, а ты голову ломай.
Статья — супер! Спасибо большое.
Благодарю за статью. Доступно и понятно. Даже для тех у кого « синдром гуманитария»