Terhes nık véralvadási paramétereinek monitorozása, fibrinogén eredmények statisztikai elemzése

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Terhes nık véralvadási paramétereinek monitorozása, fibrinogén eredmények statisztikai elemzése"

Átírás

1 Terhes nık véralvadási paramétereinek monitorozása, fibrinogén eredmények statisztikai elemzése Réger Barbara, Füzin ziné Budos Julianna, Litter Ilona Baranya Megyei Kórh rház z Klinikai és Mikrobiológiai Laboratórium rium Pécs, MOLSZE XI. Nagygyőlés,

2 Bevezetés Köztudott tény, hogy a terhesség hypercoagulációs irányba változtatja a haemostasis rendszert A terhesség elırehaladtával az egyéb véralvadási faktorokkal együtt a fibrinogén (Fg, Faktor I.) szintje is megemelkedik Vizsgálatunk célja az volt, hogy ezt a folyamatot nyomonkövessük és megfelelı statisztikai módszerekkel értékeljük

3 Fibrinogén/Fibrin Fibrinháló létrehozásával a véralvadási rendszer egyik legfontosabb eleme Megakadályozza az érpályából történı vérvesztést A véralvadási folyamat végterméke Fibrinolitikus folyamat kiindulópontja Májban és a megakaryocytákban termelıdik

4 Fibrinogén 3000 AS ból álló, helikális szerkezető szolubilis glikoprotein Szerkezetileg 3-pár láncból áll: Aα, Bβ, γ, melyeket diszulfid hidak kötnek össze

5 Fibrinogén Fibrinolízis során a plazmin a trinoduláris molekulát egy centrális (E-domain) és két terminális (D-domain) részre hasítja

6 Fibrinogén A plazma fibrinogén (Fg) ~340 kd Kombinált analitikai eljárással többféle molekulatömegő Fg különíthetı el: VLMW-Fg LMW-Fg HMW-Fg VHMW-Fg = 280 kd = 300 kd = 340 kd = 420 kd

7 A fibrinogén akut fázis protein Pozitív akut fázis fehérje, a gyulladásos folyamatok, szövetszétesés indikátora Gyulladásos megbetegedések akut fázisában nagymérető molekulák szintetizálódnak (HMW-Fg, VHMW-Fg), melyek a keringésbe kerülve veszítenek glikáltsági és foszforiláltsági szintjükbıl, proteolitikus hatások következtében pedig egyre kisebb fragmentumokká degradálódnak

8 Akut fázis proteinek dinamikája

9 Fibrinogén Félélet idı: 3-4,5 nap Referencia tartomány: g/l (reagens, módszer, referens anyag; 2005) Korrekt haemostasis fenntartásához szükséges minimális koncentráció: 0.8 g/l Alacsony Fg-szint, vagy kóros molekulaszerkezet vérzésveszéllyel járhat

10 Emelkedett Fg-szint növeli a szív- és érrendszeri betegségek rizikóját, az artériásés vénás trombózis valószínőségét Fg mérsékelt emelkedése figyelhetı meg: Terhesség Dohányzás Orális fogamzásgátló Ösztrogén adás során

11 A fibrinogén biológiai variabilitása Fiziológiás folyamatok jelentısen befolyásolják a Fg biológiai variabilitásának értékét CV W = 15,8% (Westgard) Pl.: napi-, havi-, szezonális ciklus, nem, életkor, terhesség, életvitel, étkezési szokások, táplálék kiegészítık, gyógyszerek, stress stb.

12 Fibrinogén Rutin meghatározásának módszerei: Gravimetriás Fehérjemeghatározás fotometriásan (Biuretmódszer) Clauss módszer (rutinban legáltalánosabban használt) Kinetikus (derivált) Immunológiai

13 Kutatási terv Várandós nık véralvadási paramétereit követtük nyomon más laboratóriumi paramétereik mellett, terhességük alatt mind a 3 trimeszterben, a 16., 26. és 36. terhességi héten. Jelen elıadásban a Fg eredmények alakulását mutatjuk be a terhességi kor elırehaladtával, kétféle Fg meghatározási módszerrel.

14 Anyag és módszer Reagens: 1. HemosIL PT-Fibrinogen Recombinant thromboplastin (nyúlagy, derivált-fg módszer) Standard visszavezethetısége: International Reference Standard RTF/95 a WHO ajánlásával 2. HemosIL Fibrinogen-C Clauss (bovin thrombin) Standard visszavezethetısége: International Fibrinogen Standard Mérımőszer: IL ACL 9000 véralvadási automata

15 Anyag és módszer Minta: Na-citráttal (129 mmol/l) alvadásgátolt TCT-szegény plazma 89 terhes nı mintáit vizsgáltuk a várandósságuk alatt mind a 3 trimeszterben (16., 26. és 36. terhességi hétben) Centrifugálás: 2000 g, 20 perc, 24 C Tárolás: -80 C-on feldolgozásig Statisztikai elemzés: SPSS 15.0 programcsomaggal történt

16 Módszer precizitás Mindkét módszernél meghatároztuk az intra- (within run precision) ill. az intervariabilitás (day to day precision) mértékét Calibration plasma-, Normal control- és Low control bemérésével. Fg (g/l) Target Within run precision n=18 Day to day precision n=20 Átlag SD CV % Átlag SD CV % PT-R Calibration Plasma 3,23 g/l 3,046 0,178 5,843 2,975 0,197 6,629 PT-R Normal Control 3,03 g/l 3,029 0,112 3,713 3,054 0,194 6,362 PT-R Low Control 1,84 g/l 1,814 0,132 7,28 1,847 0,161 8,691 Clauss-Fg Calibration Plasma 3,02 g/l 3,122 0,051 1,619 3,167 0,144 4,547 Clauss-Fg Normal Control 2,91 g/l 3,104 0,07 2,27 3,102 0,165 5,311 Clauss-Fg Low Control 1,78 g/l 1,8 0,041 2,258 1,847 0,1 5,402

17 Statisztikai elemzés Normalitásvizsgálat: Grafikai tesztek: 1. Boxplot diagram (kiugró értékek elemzése) 2. Hisztogram (eloszlásdiagram, haranggörbe) 3. P-P Plot (Normál eloszlás ábra) Statisztikai tesztek: 1. Kolmogorov-Smirnov-próba 2. Shapiro-Wilk-próba Összesen hat adatsort vizsgáltunk: 3 trimeszter Fg adatai két módszerrel

18 Eredmények Boxplot ábra (mind a három trimeszterben, kiugró értékekkel) Derivált módszer Clauss módszer N = 89 Fibr (g/l) 16 hetes Fibr (g/l) 26 hetes 89 Fibr (g/l) 36 hetes 3 2 N = Fib C (g/l) 16. hét Fib C (g/l) 36. hét Fib C (g/l) 26. hét

19 Boxplot ábra (mindhárom trimeszterben, kiugró értékek kizárásával) Derivált módszer Eredmények Clauss módszer N = Fibr C (g/l) 16. hét Fibr C (g/l) 36. hét N = Fibr (g/l) 16 hetes Fibr (g/l) 36 hetes Fibr (g/l) 26 hetes 2 Fibr C (g/l) 26. hét

20 Eredmények Hisztogram (2. trimeszter) Derivált módszer Clauss módszer Std. Dev =,67 Mean = 5,62 0 N = 83,00 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00 4,25 4,75 5,25 5,75 6,25 6,75 7,25 Fibr (g/l) 26 hetes

21 Eredmények Normál eloszlás ábra (3. trimeszter) Derivált módszer Clauss módszer Normal P-P Plot of Fibr (g/l) 36 hetes Normal P-P Plot of Fibr C (g/l) 36. hét 1,0 1,0,8,8,5,5 Expected Cum Prob,3 0,0 0,0,3,5,8 1,0 Expected Cum Prob,3 0,0 0,0,3,5,8 1,0 Observed Cum Prob Observed Cum Prob

22 Eredmények Kiugró értékek nélküli adatok statisztikai jellemzıi Derivált módszer Clauss módszer N Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Sum Percentiles Valid Missing a. Calculated from grouped data. Statistics b. Multiple modes exist. The smallest value is shown c. Percentiles are calculated from grouped data. Fibr (g/l) Fibr (g/l) Fibr (g/l) 16 hetes 26 hetes 36 hetes , , ,42420,078945,073781, ,10500 a 5,58800 a 6,32200 a 6,259 6,095 b 5,495 b,719220,672176,811808,517278,451820,659032,638,099,209,264,264,264 -,492 -,242 -,498,523,523,523 2,698 3,298 3,642 4,106 4,061 4,577 6,804 7,359 8, , , ,209 4,58250 c 5,20250 c 5,75325 c 5, , , , , ,01100 N Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Sum Percentiles Valid Missing a. Calculated from grouped data. Statistics b. Multiple modes exist. The smallest value is shown c. Percentiles are calculated from grouped data. Fibr C (g/l) Fibr C (g/l) Fibr C (g/l) 16. hét 26. hét 36. hét , , ,02999,070566,084972, ,16920 a 4,90000 a 6,01425 a 3,937 4,756 b 5,885,598770,721013,842299,358525,519859,709468,523,262 -,136,283,283,283,152 -,696 -,488,559,559,559 2,875 3,081 3,615 2,999 3,670 4,075 5,874 6,751 7, , , ,159 3,83710 c 4,59767 c 5,60400 c 4, , , , , ,72650

23 Eredmények A Kolmogorov-Smirnov próba alátámasztja, hogy az összes adatsor - a páronkénti adatok is normál eloszlásúak (legkisebb p érték p=0,093) A normálistól való eltérés nem igazolható vagy kicsi, ezért páros t próbával ellenıríztük a trimeszterek alatti változást és a két metodika összehasonlítását

24 Eredmények A két módszerrel kapott Fg eredmények között szignifikáns a különbség mindhárom trimeszterben (p<0,001) Átlag, Fg (g/l) 1. trimeszter 2. trimeszter 3. trimeszter derivált-metodika 5,2 5,6 6,4 Clauss-metodika 4,3 5,1 6,0 Átlagok közti különbség, Fg (g/l) trimeszter trimeszter derivált-metodika 0,4 0,8 Clauss-metodika 0,8 0,9

25 Eredmények A két metodika közti különbség csökken a terhességi kor elırehaladtával, ill. a Fg-szint emelkedésével (p<0,001) Átlag, Fg (g/l) 1. Trimeszter 2. trimeszter 3. Trimeszter Két metodika közti különbség 0,9 0,5 0,4

26 Eredmények Fg (g/l) 16 hetes terhesek Fg (g/l) 26 hetes terhesek 7,9 7,4 6,9 6,4 5,9 5,4 4,9 4,4 3,9 3,4 2,9 y = 0,8654x + 1,3595 R 2 = 0,7613 2,9 3,9 4,9 5,9 6,9 7,9 Fibr (g/l) 16 hetes Lineáris (Fibr (g/l) 16 hetes) Fg Clauss (g/l) 8,5 7,5 6,5 5,5 4,5 3,5 y = 0,7645x + 1,6617 R 2 = 0,703 2,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 Fibr (g/l) 26 hetes Lineáris (Fibr (g/l) 26 hetes) Fg Clauss (g/l) Fg (g/l) 36 hetes terhesek 8,9 8,4 7,9 7,4 6,9 6,4 5,9 5,4 4,9 4,4 3,9 y = 0,759x + 1,7479 R 2 = 0,7563 3,9 4,9 5,9 6,9 7,9 8,9 9,9 Fibr (g/l) 36 hetes Lineáris (Fibr (g/l) 36 hetes) Fg Clauss (g/l)

27 Következtetés I. A terhesség elırehaladtával a Fg értékek szignifikánsan emelkednek A két módszerrel kapott Fg eredmények között szignifikáns a különbség A derivált módszerrel kapott adatok szignifikánsan nagyobbak A két módszer közti különbség a terhesség elırehaladtával csökken A magyarázat talán a biológiai folyamatokat alapvetıen eltérı módón prezentáló, más-más alapelven mőködı módszerekben rejlik

28 Következtetés II. Adataink szerint terhességben az alábbi fibrinogén referencia tartományok fogadhatók el: Clauss módszerrel (g/l): 16 hét: 4,43 ± 1,65 (91,6%) 26 hét: 5,14 ± 1,79 (95,2%) 36 hét: 6,15 ± 1,97 (94,0%) Derivált módszerrel (g/l): 16 hét: 5,22 ± 1,63 (96,6%) 26 hét: 5,59 ± 1,60 (94,4%) 36 hét: 6,40 ± 1,72 (95,5%)

29

Vitamin D 3 (25-OH) mérése Elecsys 2010 automatán

Vitamin D 3 (25-OH) mérése Elecsys 2010 automatán Vitamin D 3 (25-OH) mérése Elecsys 2010 automatán Jauk Anna Baranya Megyei Kórház Klinikai és Mikrobiológiai Laboratórium Pécs MOLSZE Kongresszus 2009.08.29. PÉCS D vitamin A D vitamin a napsütésnek kitett

Részletesebben

Statisztikai szoftverek esszé

Statisztikai szoftverek esszé Statisztikai szoftverek esszé Dávid Nikolett Szeged 2011 1 1. Helyzetfelmérés Adott egy kölcsön.txt nevű adatfájl, amely információkkal rendelkezik az ügyfelek életkoráról, családi állapotáról, munkaviszonyáról,

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel

Részletesebben

Minőség-képességi index (Process capability)

Minőség-képességi index (Process capability) Minőség-képességi index (Process capability) Folyamatképesség 68 12. példa Egy gyártási folyamatban a minőségi jellemző becsült várható értéke µ250.727 egység, a variancia négyzetgyökének becslése σ 1.286

Részletesebben

Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában

Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában Minőségi indikátorok az analitikai szakaszban Dr. Kocsis Ibolya Semmelweis Egyetem Laboratóriumi Medicina Intézet Központi Laboratórium

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet Hipotézisvizsgálatok A hipotézisvizsgálat során a rendelkezésre álló adatok (statisztikai

Részletesebben

szerzett tapasztalataink

szerzett tapasztalataink Anti-CCP mérése során szerzett tapasztalataink Geider Viola,Piros Alfrédn dné Baranya Megyei KórhK rház z Klinikai és Mikrobiológiai Laboratórium rium MOLSZE Kongresszus Pécs 2009 Bevezetı A rheumatoid

Részletesebben

Biostatisztika Bevezetés. Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Biostatisztika Bevezetés. Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Biostatisztika Bevezetés Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Az orvosi, biológiai kutatások egyik jellemzője, hogy a vizsgálatok eredményeként

Részletesebben

Quality Control a napi gyakorlatban

Quality Control a napi gyakorlatban Quality Control a napi gyakorlatban Fizil Attila Bio-Rad Magyarország Kft. A laboratóriumi vizsgálatok kontrollrendszerei Belsı kontroll (IQC) kalibrátorok valódiság kontrollok gyártói kontrollok független

Részletesebben

A véralvadás zavarai I

A véralvadás zavarai I A véralvadás zavarai I Rácz Olivér Miskolci Egyetem Egészségügyi kar 27.9.2009 koagmisks1.ppt Oliver Rácz 1 A haemostasis (véralvadás) rendszere Biztosítja a vérrög (véralvadék, trombus) helyi keletkezését

Részletesebben

akkreditálása Dr. Dán D n Anikó Központi Laboratórium rium

akkreditálása Dr. Dán D n Anikó Központi Laboratórium rium Point of care vizsgálatok akkreditálása Dr. Dán D n Anikó Kenézy Gyula KórhK rház-ri. Központi Laboratórium rium Ki törődik t a minőséggel? Technikai fejlődés Gyártók szerepe Laboratóriumok szerepe - személyi

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

Erdélyi Magyar Adatbank Biró A. Zoltán Zsigmond Csilla: Székelyföld számokban. Lakáskörülmények

Erdélyi Magyar Adatbank Biró A. Zoltán Zsigmond Csilla: Székelyföld számokban. Lakáskörülmények Lakáskörülmények Ön jelenleg hol lakik? önálló lakása van szüleinél 19.3 71.9 házastársa szüleinél rokonoknál ismerősöknél lakást bérel szobát bérel egyéb 4.3 0.5 0.3 2 0.5 1.3 0 10 20 30 40 50 60 70 80

Részletesebben

Descriptive Statistics

Descriptive Statistics Descriptive Statistics Petra Petrovics DESCRIPTIVE STATISTICS Definition: Descriptive statistics is concerned only with collecting and describing data Methods: - statistical tables and graphs - descriptive

Részletesebben

Elemi statisztika fizikusoknak

Elemi statisztika fizikusoknak 1. oldal Elemi statisztika fizikusoknak Pollner Péter Biológiai Fizika Tanszék pollner@elte.hu Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása 2-1 Áttekintés 2-2 Gyakoriság eloszlások 2-3 Az adatok

Részletesebben

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek

Részletesebben

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016 Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait

Részletesebben

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

Definíció. Definíció. 2. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása. 2-5. fejezet. A variabilitás mér számai 3.

Definíció. Definíció. 2. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása. 2-5. fejezet. A variabilitás mér számai 3. . El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása -1 Áttekintés - Gyakoriság eloszlások -3 Az adatok vizualizációja -4 A centrum mérıszámai -5 A szórás mérıszámai -6 A relatív elhelyezkedés

Részletesebben

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban Molnár Zsolt PTE, AITI Bevezetés Research vs. Science Kutatás Tudomány Szerkezeti háttér hiánya Önkéntesek (lelkes kisebbség) Beosztottak (parancsot teljesítő

Részletesebben

Új könnyűlánc diagnosztika. Dr. Németh Julianna Országos Gyógyintézeti Központ Immundiagnosztikai Osztály MLDT-MIT Továbbképzés 2006

Új könnyűlánc diagnosztika. Dr. Németh Julianna Országos Gyógyintézeti Központ Immundiagnosztikai Osztály MLDT-MIT Továbbképzés 2006 Új könnyűlánc diagnosztika Dr. Németh Julianna Országos Gyógyintézeti Központ Immundiagnosztikai Osztály MLDT-MIT Továbbképzés 2006 1845 Bence Jones Protein vizelet fehérje 1922 BJP I-II típus 1956 BJP

Részletesebben

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...

Részletesebben

A troponin módszerek m analitikai bizonytalansága a diagnosztikus

A troponin módszerek m analitikai bizonytalansága a diagnosztikus A troponin módszerek m analitikai bizonytalansága a diagnosztikus határért rtékek közelk zelében Hartman Judit, Dobos Imréné, Bárdos Éva, Mittli Ödönné Vas megyei Markusovszky Lajos Általános és Gyógyfürdı

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

Orális antikoaguláns kezelés biztonságos monitorozása kórházi környezetben, elsıdleges betegellátásban és beteg önellenırzés során

Orális antikoaguláns kezelés biztonságos monitorozása kórházi környezetben, elsıdleges betegellátásban és beteg önellenırzés során Orális antikoaguláns kezelés biztonságos monitorozása kórházi környezetben, elsıdleges betegellátásban és beteg önellenırzés során Ajzner Éva Szabolcs-Szatmár-Bereg megyei Jósa András Oktató Kórház, Központi

Részletesebben

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai Változékonyság (szóródás) STATISZTIKA I. 5. Előadás Szóródási mutatók A középértékek a sokaság elemeinek értéknagyságbeli különbségeit eltakarhatják. A változékonyság az azonos tulajdonságú, de eltérő

Részletesebben

Bevezetés az ökonometriába

Bevezetés az ökonometriába Bevezetés az ökonometriába Többváltozós lineáris regresszió: modellszelekció Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Negyedik előadás, 2010. október

Részletesebben

Kontrolladatok kiértékelése

Kontrolladatok kiértékelése Itt a nyilam, mibe lıjem? Kontrolladatok kiértékelése Fizil Attila (Bio-Rad Magyarország Kft.) Bio-Rad QC Szimpozium 2007. 05. 08. Budapest, Hotel Platánus Kontrolladatok győjtése MIÉRT? Megfelelı-e a

Részletesebben

Esettanulmány. A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre. Tartalomjegyzék. 1. Bevezetés... 2

Esettanulmány. A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre. Tartalomjegyzék. 1. Bevezetés... 2 Esettanulmány A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 2 2. A lineáris modell alkalmazhatóságának feltételei... 2 3. A feltételek teljesülésének

Részletesebben

Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei

Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei Dr. Gilyán Judit, Dr. Havass Zoltán Erzsébet KórhK rház - Rendelıint intézet Központi Laboratórium rium Hódmezıvásárhely

Részletesebben

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés Több oratórium összehasonlítása, körmérés colorative test, round robin a rendszeres hibák ellenőrzése, számszerűsítése Statistical Manual of AOAC, W. J. Youden: Statistical Techniques for Colorative Tests,

Részletesebben

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika 1/8 2009 Iskolai jelentés 10.évfolyam matematika 2/8 Matematikai kompetenciaterület A fejlesztés célja A kidolgozásra kerülő programcsomagok az alább felsorolt készségek, képességek közül a számlálás,

Részletesebben

Erdélyi Magyar Adatbank Biró A. Zoltán Zsigmond Csilla: Székelyföld számokban. Földtulajdon

Erdélyi Magyar Adatbank Biró A. Zoltán Zsigmond Csilla: Székelyföld számokban. Földtulajdon Földtulajdon Van-e az Ön, illetve családja tulajdonában termőföld, erdő, rét? 41.1% igen 58.9% igen 133. ábra. Van-e az Ön, illetve családja tulajdonában termőföld, erdő, rét? Szántó Miként jutott hozzá

Részletesebben

A leíró statisztikák

A leíró statisztikák A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az

Részletesebben

A KUTATÁSMÓDSZERTAN MATEMATIKAI ALAPJAI MA. T.P.Lenke

A KUTATÁSMÓDSZERTAN MATEMATIKAI ALAPJAI MA. T.P.Lenke A KUTATÁSMÓDSZERTAN MATEMATIKAI ALAPJAI MA T.P.Lenke 2013.10.25. 2 Szignifikáns különbség Annak bizonyítása, hogy a vizsgálat során megfigyelt különbség egy általunk meghatározott valószínűségi szinten

Részletesebben

Logisztikus regresszió október 27.

Logisztikus regresszió október 27. Logisztikus regresszió 2017. október 27. Néhány példa Mi a valószínűsége egy adott betegségnek a páciens bizonyos megfigyelt jellemzői (pl. nem, életkor, laboreredmények, BMI stb.) alapján? Mely genetikai

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika

Részletesebben

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1 Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását

Részletesebben

KISTERV2_ANOVA_

KISTERV2_ANOVA_ Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását

Részletesebben

A MINTATÁROL ENDOKRIN PARAMÉTEREK EREDMÉNY. Vas Megyei Markusovszky Lajos Általános, Rehabilitáci. Központi Laboratórium, rium, Szombathely

A MINTATÁROL ENDOKRIN PARAMÉTEREK EREDMÉNY. Vas Megyei Markusovszky Lajos Általános, Rehabilitáci. Központi Laboratórium, rium, Szombathely A MINTATÁROL ROLÁSI KÖRÜLMÉNYEK HATÁSA EGYES ENDOKRIN PARAMÉTEREK EREDMÉNY NYÉRE Catomio Csilla, Mittli Ödönné és Szalay Sámuelné Vas Megyei Markusovszky Lajos Általános, Rehabilitáci ciós és s Gyógyf

Részletesebben

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák Statisztikai hipotézisvizsgálatok Paraméteres statisztikai próbák 1. Magyarországon a lakosság élelmiszerre fordított kiadásainak 2000-ben átlagosan 140 ezer Ft/fő volt. Egy kérdőíves felmérés során Veszprém

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

Mátrix effektus a 25(OH)D-vitamint és a parathormont mérő módszerekben valamint. a 2013-as QuliCont eredményekből levonható tanulságok

Mátrix effektus a 25(OH)D-vitamint és a parathormont mérő módszerekben valamint. a 2013-as QuliCont eredményekből levonható tanulságok Mátrix effektus a 25(OH)D-vitamint és a parathormont mérő módszerekben valamint a 2013-as QuliCont eredményekből levonható tanulságok Toldy Erzsébet, Kányási Mária, Walentin Szilvia QuliCont Fórum 2015.

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés

Részletesebben

Esetelemzés az SPSS használatával

Esetelemzés az SPSS használatával Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét

Részletesebben

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12. 6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós

Részletesebben

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében Kiegészítő elemzés A rádió és televízió műsorszórás használatára a 14 éves

Részletesebben

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:

Részletesebben

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1. Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1. Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem. Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1 ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás szóhasználatával A riasztóberendezés érzékeli, ha támadás jön, és ilyenkor riaszt. Máskor nem. TruePositiveAlarm:

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet Hipotézis Állítás a populációról (vagy annak paraméteréről) Példák H1: p=0.5 (a pénzérme

Részletesebben

A keringı tumor markerek klinikai alkalmazásának aktuális kérdései és irányelvei

A keringı tumor markerek klinikai alkalmazásának aktuális kérdései és irányelvei A keringı tumor markerek klinikai alkalmazásának aktuális kérdései és irányelvei A TM vizsgálatok alapkérdései A vizsgálatok célja, információértéke? Az alkalmazás területei? Hogyan válasszuk ki az alkalmazott

Részletesebben

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H

Részletesebben

A direkt hatású orális anticoagulánsok (DOAC) laboratóriumi vonatkozásai

A direkt hatású orális anticoagulánsok (DOAC) laboratóriumi vonatkozásai A direkt hatású orális anticoagulánsok (DOAC) laboratóriumi vonatkozásai Dr. Skrapits Judit Központi Laboratórium Markusovszky Oktató Kórház Szombathely MAÉT Kongresszus Szombathely, 2017.06.16. Prof.

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

A betegágy gy melletti diagnosztika irányelvei. akkreditált tanfolyama Dr. Dán D n Anikó Szakmai Igazgató

A betegágy gy melletti diagnosztika irányelvei. akkreditált tanfolyama Dr. Dán D n Anikó Szakmai Igazgató A betegágy gy melletti diagnosztika irányelvei MLDT és s MediConsult-Group Kft. akkreditált tanfolyama 2008 Dr. Dán D n Anikó Szakmai Igazgató HQ-Lab. Kft. Kenézy KórhK rház Az Orvosi Laboratóriumi riumi

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p

Részletesebben

VELESZÜLETETT ÉS SZERZETT THROMBOSISKÉSZSÉG LABORATÓRIUMI VIZSGÁLATÁNAK LEHETŐSÉGEI

VELESZÜLETETT ÉS SZERZETT THROMBOSISKÉSZSÉG LABORATÓRIUMI VIZSGÁLATÁNAK LEHETŐSÉGEI VELESZÜLETETT ÉS SZERZETT THROMBOSISKÉSZSÉG LABORATÓRIUMI VIZSGÁLATÁNAK LEHETŐSÉGEI Ph.D. tézis Réger Barbara Klinikai Orvostudományok Doktori Iskola Doktori iskola vezetője: Prof. Dr. Kovács L. Gábor

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:

Részletesebben

Újonnan felfedezett cukoranyagcsere eltérések előfordulása korai kardiológiai rehabilitációban

Újonnan felfedezett cukoranyagcsere eltérések előfordulása korai kardiológiai rehabilitációban Dr. Simon Attila, Dr. Gelesz Éva, Dr. Szentendrei Teodóra, Dr. Körmendi Krisztina, Dr. Veress Gábor Újonnan felfedezett cukoranyagcsere eltérések előfordulása korai kardiológiai rehabilitációban Balatonfüredi

Részletesebben

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti.

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti. Elmélet let BIOMETRIA 7. Előad adás Variancia-anal Lineáris modellek A magyarázat a függf ggő változó teljes heterogenitásának nak két k t részre r bontását t jelenti. A teljes heterogenitás s egyik része

Részletesebben

TEXTÚRA ANALÍZIS VIZSGÁLATOK LEHETŐSÉGEI A RADIOLÓGIÁBAN

TEXTÚRA ANALÍZIS VIZSGÁLATOK LEHETŐSÉGEI A RADIOLÓGIÁBAN TEXTÚRA ANALÍZIS VIZSGÁLATOK LEHETŐSÉGEI A RADIOLÓGIÁBAN Monika Béres 1,3 *, Attila Forgács 2,3, Ervin Berényi 1, László Balkay 3 1 DEBRECENI EGYETEM, ÁOK Orvosi Képalkotó Intézet, Radiológia Nem Önálló

Részletesebben

DOWN-KÓR INTRAUTERIN SZŰRÉSI LEHETŐSÉGEI. 2013 szeptemberi MLDT-tagozati ülésen elhangzottak

DOWN-KÓR INTRAUTERIN SZŰRÉSI LEHETŐSÉGEI. 2013 szeptemberi MLDT-tagozati ülésen elhangzottak DOWN-KÓR INTRAUTERIN SZŰRÉSI LEHETŐSÉGEI 2013 szeptemberi MLDT-tagozati ülésen elhangzottak 21-es triszómia: Mi az a Down kór Down-kór gyakorisága: 0,13% Anya életkora (év) 20 25 30 35 40 45 49 Down-kór

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.

Részletesebben

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November

Részletesebben

Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1

Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1 Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1 1 Szent István Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Árukezelési és Érzékszervi

Részletesebben

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

Adatok statisztikai feldolgozása

Adatok statisztikai feldolgozása Adatok statisztikai feldolgozása Kaszaki József Ph.D Szegedi Tudományegyetem Sebészeti Műtéttani Intézet Szeged A mérési adatok kiértékelése, statisztikai analízis A mért adatok konvertálása adatbázis

Részletesebben

BD Vacutainer Molekuláris Diagnosztikai termékei

BD Vacutainer Molekuláris Diagnosztikai termékei BD Vacutainer Molekuláris Diagnosztikai termékei Andrea Süle, PhD Termékspecialista BD Diagnostics, Preanalytical Systems MOLSZE XI. Nagygyőlés, Pécs, 2009 augusztus 27-29. BD A BD egy orvostechnológiai

Részletesebben

Minıségellenırzés a laboratóriumi akkreditáció szemszögébıl

Minıségellenırzés a laboratóriumi akkreditáció szemszögébıl Minıségellenırzés a laboratóriumi akkreditáció szemszögébıl Liszt Ferenc PTE OEKK ÁOK Laboratóriumi Medicina Intézet Bio-Rad Magyarország rendezvény 2007. május 8. MSZ EN ISO 15189:2003 Orvosi laboratóriumok.

Részletesebben

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis Hipotézis BIOMETRIA 5. Előad adás Hipotézisvizsg zisvizsgálatok Tudományos hipotézis Nullhipotézis feláll llítása (H ): Kétmintás s hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H ) > = 1 Statisztikai

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Normál eloszlás A normál eloszlás Folytonos változók esetén az eloszlás meghatározása nehezebb, mint diszkrét változók esetén. A változó értékei nem sorolhatóak

Részletesebben

Befektetés a jövıbe program. Babusik Ferenc: A 2006-2007. évben belépettek, illetve a programot 2007 ben befejezık interjúinak

Befektetés a jövıbe program. Babusik Ferenc: A 2006-2007. évben belépettek, illetve a programot 2007 ben befejezık interjúinak Befektetés a jövıbe program Babusik Ferenc: A 2006-2007. évben belépettek, illetve a programot 2007 ben befejezık interjúinak elemzése Tartalom Áttekintı adatok...3 Néhány program adat...7 Munkajövedelem,

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij

y ij = µ + α i + e ij Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai

Részletesebben

Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége

Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége Autovalidálási folyamatok Lókiné Farkas Katalin Az autovalidálás elméleti alapjai Az előző eredménnyel való összehasonlítás

Részletesebben

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari

Részletesebben

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat

Részletesebben

A VÉRALVADÁS EGYES LÉPÉSEINEK MODELLEZÉSE

A VÉRALVADÁS EGYES LÉPÉSEINEK MODELLEZÉSE A VÉRALVADÁS EGYES LÉPÉSEINEK MODELLEZÉSE A véralvadás végterméke a fibrin gél, amely trombin hatására keletkezik a vérplazmában 2-4 g/l koncentrációban levő fibrinogénből. A fibrinogén 340.000 molekulasúlyú

Részletesebben

Eredmény. értelmezése Vizsgálatkérés. Eredmény. Fekete doboz: a labor. Mintavétel ANALITIKA

Eredmény. értelmezése Vizsgálatkérés. Eredmény. Fekete doboz: a labor. Mintavétel ANALITIKA Analitika Eredmény értelmezése Vizsgálatkérés Eredmény Mintavétel Fekete doboz: a labor ANALITIKA Az ESET Zoli bácsi, 67 éves Erős hasi fájdalom Este 8, sebészeti ügyelet Akut has? Beavatkozások Labor

Részletesebben

FÜGGETLEN KONTROLLOK ALKALMAZÁSA A NAPI GYAKORLATBAN

FÜGGETLEN KONTROLLOK ALKALMAZÁSA A NAPI GYAKORLATBAN FÜGGETLEN KONTROLLOK ALKALMAZÁSA A NAPI GYAKORLATBAN Debreczeni Lóránd, Kovácsay Anna, Komlovszki Éva Fővárosi Önkormányzat Szent Imre Kórház, Központi Laboratórium Bio-Rad, Budapest 2006 Establishing

Részletesebben

Új lehetőségek az immunadszorpciós kezelésben. III. Terápiás Aferezis Konferencia, Debrecen Bielik Norbert

Új lehetőségek az immunadszorpciós kezelésben. III. Terápiás Aferezis Konferencia, Debrecen Bielik Norbert Új lehetőségek az immunadszorpciós kezelésben III. Terápiás Aferezis Konferencia, Debrecen Bielik Norbert TheraSorb aferézis rendszer teljes megoldást kínál a következő applikációkra: Immunadszorpció (totál

Részletesebben

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:

Részletesebben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Diszkriminancia-analízis

Diszkriminancia-analízis Diszkriminancia-analízis az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Diszkriminancia-analízis folyamata Feladat Megnyitás: Employee_data.sav Milyen tényezőktől függ a dolgozók beosztása? Nem metrikus Független

Részletesebben

Új marker a Cystatin C bevezetése GFR meghatározására Nephrológiai Beteganyagon

Új marker a Cystatin C bevezetése GFR meghatározására Nephrológiai Beteganyagon Új marker a Cystatin C bevezetése GFR meghatározására Nephrológiai Beteganyagon Gellérné Jakatics Judit, Horváth Lászlóné, Dr. Hetyésy Katalin Petz Aladár Megyei Kórház Központi Laboratórium Krónikus veseelégtelenség

Részletesebben

X PMS 2007 adatgyűjtés eredményeinek bemutatása X PMS ADATGYŰJTÉS

X PMS 2007 adatgyűjtés eredményeinek bemutatása X PMS ADATGYŰJTÉS X PMS ADATGYŰJTÉS 2007 1 Tartalom Összefoglalás...3 A kutatásba beválasztott betegek életkora... 4 A kutatásba bevont betegek nem szerinti megoszlása... 5 Az adatgyűjtés során feltárt diagnózisok megoszlása...

Részletesebben

TRADICIONÁLIS LABORATÓRIUMI DIAGNOSZTIKA

TRADICIONÁLIS LABORATÓRIUMI DIAGNOSZTIKA TRADICIONÁLIS LABORATÓRIUMI DIAGNOSZTIKA DR. ÓNODY RITA SZTE ÁOK LABORATÓRIUMI MEDICINA INTÉZET 2013.09.20. A hemosztázis vizsgálata Összetett, több lépcsős folyamat: Anamnézis (egyéni és családi anamnézis,

Részletesebben

A problémamegoldás lépései

A problémamegoldás lépései A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső

Részletesebben

Centura Szövegértés Teszt

Centura Szövegértés Teszt Centura Szövegértés Teszt Megbízhatósági vizsgálata Tesztfejlesztők: Megbízhatósági vizsgálatot végezte: Copyright tulajdonos: Bóka Ferenc, Németh Bernadett, Selmeci Gábor Bodor Andrea Centura Kft. Dátum:

Részletesebben

A plazminogén metilglioxál módosítása csökkenti a fibrinolízis hatékonyságát. Léránt István, Kolev Kraszimir, Gombás Judit és Machovich Raymund

A plazminogén metilglioxál módosítása csökkenti a fibrinolízis hatékonyságát. Léránt István, Kolev Kraszimir, Gombás Judit és Machovich Raymund A plazminogén metilglioxál módosítása csökkenti a fibrinolízis hatékonyságát Léránt István, Kolev Kraszimir, Gombás Judit és Machovich Raymund Semmelweis Egyetem Orvosi Biokémia Intézet, Budapest Fehérjék

Részletesebben

MINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu http://uni-obuda.hu/users/dregelyia

MINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu http://uni-obuda.hu/users/dregelyia MINİSÉGSZABÁLYOZÁS A GÉPIPARBAN Dr. Drégelyi-Kiss Ágota e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu http://uni-obuda.hu/users/dregelyia ISO 9000:2008 A STATISZTIKAI MÓDSZEREK HASZNÁLATÁRÓL A statisztikai módszerek

Részletesebben

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

Részletesebben

Általános lelet. A vizsgálatot kérő orvos: 70 30 38 59 29 37 11 1 2 0 0 0 [mmhg*h]

Általános lelet. A vizsgálatot kérő orvos: 70 30 38 59 29 37 11 1 2 0 0 0 [mmhg*h] Általános lelet Páciens: Neme: férfi Megjegyzés: Vizsgálat paraméterei Magasság: 18 Súly: 125 kg cm BMI 38.58 Mérési terv 15/3 (24h), Standard 1 A vizsgálatot kérő orvos: Eredmények SBPao HR Általános

Részletesebben

A diabetes mellitus laboratóriumi diagnosztikája

A diabetes mellitus laboratóriumi diagnosztikája A diabetes mellitus laboratóriumi diagnosztikája Laborvizsgálatok célja diabetes mellitusban 1. Diagnózis 2. Monitorozás 3. Metabolikus komplikációk kimutatása és követése Laboratóriumi tesztek a diabetes

Részletesebben

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése

Részletesebben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk

Részletesebben