Wybrane metody statystyki wielowymiarowej w ocenie skuteczności terapeutycznej głębokiej stymulacji elektromagnetycznej u pacjentów z chorobą zwyrodnieniową stawów

• Autorzy: Agnieszka Przedborska , Małgorzata Misztal

Warianty tytułu

Selected Multivariate Statistical Analysis Methods in the Evaluation of Efficacy of Deep Electromagnetic Stimulation in Patients with Degenerative Joint Disease

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem głównym pracy jest ocena skuteczności leczenia pacjentów z przewlek- łymi zespołami bólowymi stawów, kręgosłupa i kończyn z wykorzystaniem metody DEMS (Deep Electromagnetic Stimulation). Do identyfikacji tych charakterystyk pacjenta, które w istotny sposób wiążą się ze zmniejszeniem nasilenia dolegliwości bólowych, wykorzystano analizę korespondencji i drzewa klasyfikacyjne.(abstrakt oryginalny)

EN

Degenerative joint disease is a serious medical and social problem. Chronic pain and motor dysfunction contribute to the deterioration of patient's life quality. Deep electro-magnetic stimulation (DEMS) is a new and effective method of treatment of pain associated with degeneration of joints. The main objective of the study is to evaluate the efficacy of DEMS in treating patients with chronic pain syndromes of spine and limbs. Correspondence analysis and classification trees were applied to identify patient's characteristics correspond-ing with the lessening of pain.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza korespondencji; Drzewa klasyfikacyjne

EN

Correspondence analysis; Classification trees

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2014
• Tom: 23
• Numer: nr 328 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 299--307

Twórcy

autor

Agnieszka Przedborska

• Uniwersytet Medyczny w Łodzi

autor

Małgorzata Misztal

• Uniwersytet Łódzki

Bibliografia

• Gatnar E., Walesiak M. (red.) (2004), Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław.
• Gatnar E. (2001), Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Greenacre M.J. (1984), Theory and Applications of Correspondence Analysis, Academic Press, London.
• Greenacre M.J. (1988), Correspondence analysis of multivariate categorical data by weighted least squares, "Biometrika", vol. 75, s. 457-467.
• Grubinger T., Zeileis A., Pfeiffer K.-P., (2011), evtree: Evolutionary Learning of Globally Optimal Classification and Regression Trees in R, Working Paper 2011-20. Working Papers in Economics and Statistics, Research Platform Empirical and Experimental Economics, Universitaät Innsbruck, URL, http://EconPapers.RePEc.org/RePEc:inn:wpaper:2011-20 .
• Hans L., Posturzyńska A., Jabłoński M. (2008), Leczenie bólu w niemieckiej i polskiej ochronie zdrowia, "Zdrowie Publiczne", vol. 118(2), s. 210-215.
• Harrell F.E. Jr. (2013), Hmisc: Harrell Miscellaneous, R-package version 3.12-2, URL: http://biostat.mc.vanderbilt.edu/Hmisc.
• Meyer D., Zeileis A., Hornik K. (2012), vcd: Visualizing Categorical Data, R package version 1.2-13, URL: http://www.R-project.org.
• Walesiak M., Dudek A. (2012), clusterSim package, URL: http://keii.ue.wroc.pl/clusterSim.
• Zheltoukhova K., Bevan S., Reich A. (2011), Zdolni do pracy? Choroby układu mięśniowo-szkieletowego a rynek pracy w Polsce, URL: http://www.fitforworkeurope.eu/poland_ polish050911.pdf.