Phân tích lỗi là gì? Các công bố khoa học về Phân tích lỗi

Phân tích lỗi là quá trình xác định, điều tra và giải quyết các lỗi trong hệ thống hoặc quy trình nào đó. Nó bao gồm sự tìm hiểu nguyên nhân gây ra lỗi, xác địn...

Phân tích lỗi là quá trình xác định, điều tra và giải quyết các lỗi trong hệ thống hoặc quy trình nào đó. Nó bao gồm sự tìm hiểu nguyên nhân gây ra lỗi, xác định những hệ quả của lỗi và cung cấp các phương pháp và giải pháp để khắc phục và ngăn chặn lỗi tái xuất hiện.

Phân tích lỗi thường được thực hiện trong các lĩnh vực như lập trình máy tính, quản lý dự án, quản lý chất lượng và kỹ thuật. Quá trình này có thể bao gồm việc thu thập thông tin về lỗi từ các nguồn khác nhau, phân loại và ưu tiên các vấn đề lỗi theo độ ưu tiên, đối chiếu với các chuẩn và quy định liên quan, và cuối cùng đề xuất các giải pháp sửa chữa hoặc tối ưu hóa quy trình để ngăn chặn lỗi xảy ra trong tương lai.
Phân tích lỗi là quá trình phân tích, điều tra và giải quyết các lỗi hoặc vấn đề gặp phải trong hệ thống hoặc quy trình của một tổ chức. Nó bao gồm các bước sau:

1. Thu thập thông tin: Trước tiên, cần thu thập thông tin về lỗi từ nguồn tài liệu, báo cáo lỗi hoặc phản hồi từ người dùng. Điều này có thể bao gồm mô tả chi tiết về lỗi, dữ liệu ghi nhật ký, tường thuật lại quá trình hoặc bản gốc của lỗi.

2. Phân loại lỗi: Tiếp theo, cần phân loại lỗi thành các loại khác nhau để xác định mức độ nghiêm trọng và ưu tiên xử lý. Ví dụ, có thể phân loại lỗi thành lỗi cú pháp, lỗi logic, lỗi thiết kế hoặc lỗi hệ thống.

3. Xác định nguyên nhân và hệ quả: Sau khi phân loại lỗi, cần tìm hiểu nguyên nhân gây ra lỗi. Điều này có thể bao gồm kiểm tra mã nguồn, quá trình thực thi, thử nghiệm, cấu hình hệ thống hoặc các yếu tố khác. Xác định hệ quả của lỗi giúp hiểu được tác động của lỗi đến hệ thống hoặc quy trình.

4. Đề xuất giải pháp: Dựa trên phân tích nguyên nhân và hệ quả, cần đề xuất các giải pháp để khắc phục lỗi. Điều này có thể bao gồm việc sửa chữa mã nguồn, điều chỉnh cấu hình hệ thống, thay đổi quy trình hoặc cung cấp hướng dẫn cho người dùng để tránh lỗi tương lai.

5. Thực hiện giải pháp: Tiếp theo, cần thực hiện các giải pháp đã đề xuất. Điều này có thể bao gồm việc chỉnh sửa mã nguồn, cài đặt cấu hình hệ thống, thay đổi quy trình hoặc đào tạo người dùng với các hướng dẫn mới.

6. Kiểm tra và kiểm soát: Cuối cùng, cần kiểm tra và kiểm soát xem các giải pháp đã thực hiện có khắc phục lỗi thành công hay không. Điều này có thể bao gồm kiểm tra lại mã nguồn, thực hiện kiểm thử và đánh giá hiệu suất hệ thống sau khi đã thực hiện các giải pháp.

Phân tích lỗi giúp tổ chức giảm thiểu tác động của lỗi đến hoạt động và đảm bảo tính ổn định và hiệu suất của hệ thống hoặc quy trình. Nó cũng giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ, tăng sự hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa quy trình làm việc.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "phân tích lỗi":

Phân Tích Yếu Tố Ma Trận Dương: Mô hình yếu tố không âm với tối ưu hóa sử dụng ước lượng lỗi của giá trị dữ liệu Dịch bởi AI
Environmetrics - Tập 5 Số 2 - Trang 111-126 - 1994
Tóm tắt

Một biến thể mới tên là ‘PMF’ trong phân tích yếu tố được mô tả. Giả định rằng X là một ma trận của dữ liệu quan sát và σ là ma trận đã biết của độ lệch chuẩn của các phần tử trong X. Cả X và σ có kích thước n × m. Phương pháp giải quyết vấn đề ma trận song tuyến tính X = GF + E ở đây G là ma trận yếu tố bên trái chưa biết (điểm số) có kích thước n × p, F là ma trận yếu tố bên phải chưa biết (tải trọng) có kích thước p × m, và E là ma trận dư. Vấn đề được giải bằng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số: GF được xác định sao cho chuẩn Frobenius của E chia từng phần tử theo σ được tối thiểu hóa. Hơn nữa, giải pháp được ràng buộc để tất cả các phần tử của GF phải không âm. Kết quả cho thấy rằng các giải pháp qua PMF thường khác biệt với các giải pháp từ phân tích yếu tố thông thường (FA, tức là phân tích thành phần chính (PCA) tiếp theo là xoay vòng). Thông thường PMF cung cấp sự phù hợp tốt hơn đối với dữ liệu hơn FA. Ngoài ra, kết quả của PF được đảm bảo không âm, trong khi kết quả của FA thường không thể xoay vòng để loại bỏ mọi phần tử âm. Các ứng dụng tiềm năng khác nhau của phương pháp mới này được thảo luận ngắn gọn. Trong dữ liệu môi trường, các ước lượng lỗi của dữ liệu có thể thay đổi lớn và tính không âm thường là một tính năng cần thiết của các mô hình cơ bản. Do đó, kết luận rằng PMF phù hợp hơn FA hoặc PCA trong nhiều ứng dụng môi trường. Các ví dụ về ứng dụng thành công của PMF được trình bày trong các bài báo đồng hành.

#Phân Tích Ma Trận Dương #Ứng dụng Môi Trường #Không Âm #Ước Lượng Lỗi #Phân Tích Thành Phần Chính #Bình Phương Tối Thiểu Có Trọng Số #Phù Hợp Dữ Liệu
Những Lời Dối: Dự Đoán Sự Dối Trá Từ Các Phong Cách Ngôn Ngữ Dịch bởi AI
Personality and Social Psychology Bulletin - Tập 29 Số 5 - Trang 665-675 - 2003

Việc nói dối thường đòi hỏi phải tạo ra một câu chuyện về một trải nghiệm hoặc thái độ không tồn tại. Kết quả là, những câu chuyện giả có thể khác biệt một cách định tính so với những câu chuyện thật. Dự án hiện tại đã khảo sát các đặc điểm của phong cách ngôn ngữ phân biệt giữa những câu chuyện thật và giả. Trong một phân tích của năm mẫu độc lập, một chương trình phân tích văn bản dựa trên máy tính đã phân loại đúng người nói dối và người nói thật với tỷ lệ 67% khi chủ đề được giữ cố định và tỷ lệ 61% tổng thể. So với những người nói thật, người nói dối cho thấy độ phức tạp nhận thức thấp hơn, sử dụng ít tham chiếu đến bản thân và tham chiếu đến người khác hơn, và sử dụng nhiều từ diễn tả cảm xúc tiêu cực hơn.

#dối trá #phong cách ngôn ngữ #phân tích văn bản #lời nói dối #người nói thật
Phân Tích So Sánh Chuỗi Gen Nhấn Mạnh Nền Tảng Của Mycoparasitism Là Lối Sống Tổ Tiên Của Genus Trichoderma Dịch bởi AI
Genome Biology - - 2011
Tóm tắtĐặt vấn đề

Mycoparasitism, một lối sống trong đó một loại nấm ký sinh vào một loại nấm khác, có ý nghĩa đặc biệt khi con mồi là một tác nhân gây bệnh thực vật, cung cấp một chiến lược cho kiểm soát sinh học sâu bệnh trong việc bảo vệ thực vật. Có lẽ, các tác nhân kiểm soát sinh học được nghiên cứu nhiều nhất là các loài thuộc chi Hypocrea/Trichoderma.

Kết quả

Trong nghiên cứu này, chúng tôi báo cáo một phân tích về các chuỗi gen của hai loài kiểm soát sinh học Trichoderma atroviride (teleomorph Hypocrea atroviridis) và Trichoderma virens (trước đây là Gliocladium virens, teleomorph Hypocrea virens), và so sánh với Trichoderma reesei (teleomorph Hypocrea jecorina). Ba loài Trichoderma này thể hiện sự bảo toàn đáng chú ý của trật tự gene (78 đến 96%), và thiếu các yếu tố di động hoạt động có thể do đột biến điểm gây ra bởi sự lặp lại. Một số họ gene đã được mở rộng ở hai loài mycoparasitic so với T. reesei hoặc các ascomycetes khác, và được đại diện quá mức trong các vùng gen không đồng vị. Phân tích hệ phylogenetic cho thấy T. reeseiT. virens có nguồn gốc từ T. atroviride. Các gene đặc trưng cho mycoparasitism do đó phát sinh trong một tổ tiên chung của Trichoderma nhưng sau đó đã bị mất ở T. reesei.

Kết luận

Dữ liệu cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về mycoparasitism, và do đó thúc đẩy việc phát triển các chủng kiểm soát sinh học cải tiến cho việc bảo vệ thực vật hiệu quả và thân thiện với môi trường.

Triển khai thuật toán LandTrendr trên nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 10 Số 5 - Trang 691

Thuật toán LandTrendr (LT) đã được sử dụng rộng rãi trong phân tích thay đổi dữ liệu thời gian quang phổ Landsat, nhưng yêu cầu sự xử lý trước phức tạp, quản lý dữ liệu và tài nguyên tính toán lớn, và chỉ có thể truy cập bởi cộng đồng trong ngôn ngữ lập trình sở hữu (IDL). Tại đây, chúng tôi giới thiệu LT cho nền tảng Google Earth Engine (GEE). Nền tảng GEE đơn giản hóa các bước xử lý trước, cho phép tập trung vào việc dịch thuật của thuật toán phân đoạn thời gian cốt lõi. Phân đoạn thời gian liên quan đến một loạt các truy xuất ngẫu nhiên đến chuỗi dữ liệu thời gian mỗi pixel, kết quả là một tập hợp các điểm gián đoạn ('vertices') bao quanh các phân đoạn đường thẳng. Việc dịch thuật thuật toán thành GEE bao gồm cả dịch thuật mã và phân tích mã, dẫn đến việc cải tiến và sửa lỗi logic. Tại sáu khu vực nghiên cứu đại diện cho nhiều loại hình che phủ đất đa dạng trên khắp Mỹ, chúng tôi đã tiến hành so sánh trực tiếp giữa mã LT-GEE mới và mã gốc (LT-IDL). Các thuật toán đồng ý với nhau trong hầu hết các trường hợp, và ở những điểm bất đồng, chúng chủ yếu do sửa lỗi logic trong quá trình dịch mã. Tác động thực tiễn của những thay đổi này là tối thiểu, như được chứng minh bởi một ví dụ về lập bản đồ rừng bị ảnh hưởng. Chúng tôi kết luận rằng thuật toán LT-GEE đại diện cho một sự dịch thuật chân thành của mã LT vào một nền tảng dễ dàng truy cập bởi cộng đồng người dùng rộng hơn.

#LandTrendr #Google Earth Engine #phân đoạn thời gian #mã lập trình #dữ liệu quang phổ Landsat #phân tích thay đổi #logic lỗi #mã gốc LT-IDL #GEE #xử lý trước #nền tảng mở
Corticosteroids và loét dạ dày: phân tích tổng hợp các biến cố bất lợi trong liệu pháp hormone\u0020corticosteroid Dịch bởi AI
Journal of Internal Medicine - Tập 236 Số 6 - Trang 619-632 - 1994

Tóm tắt. Mục tiêu. Bài phân tích tổng hợp này được thực hiện để xác định liệu liệu pháp corticosteroid có gây ra sự phát triển của loét dạ dày và các biến chứng khác của liệu pháp hormone hay không.

Thiết kế. Một cuộc điều tra hồi cứu, trong đó chúng tôi phân tích tất cả các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng, mù đôi (RDBCT) mà chúng tôi có thể xác định, trong đó các hormone steroid đã được dùng. Số lượng các trường hợp loét dạ dày, ảnh hưởng da liễu, nhiễm trùng huyết, tiểu đường, cao huyết áp, loãng xương, rối loạn tâm thần và lao được báo cáo ở cả nhóm dùng giả dược và nhóm dùng hormone steroid đã được so sánh.

Bối cảnh. Tài liệu y học quốc tế đã được phân tích để tìm các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RDBCT) trong đó bất kỳ loại hormone steroid hoặc ACTH nào đã được đưa ra ở bất kỳ liều lượng nào trong bất kỳ thời gian nào, và bất kỳ biến chứng nào của liệu pháp hormone đều được báo cáo.

Đối tượng. Trong 1857 bài báo có 93 bài thỏa mãn yêu cầu của chúng tôi và đã được phân tích bằng các kỹ thuật meta‐analytic của Peto, DerSimonian và Laird. Tổng cộng có 6602 bệnh nhân được đưa vào nghiên cứu.

Tiêu chí kết quả chính. Tần suất tương đối của mỗi trong số tám 'biến chứng' này đã được so sánh trong nhóm dùng thuốc giả và nhóm dùng steroid bằng các thống kê thông thường và phân tích tổng hợp. Tần suất tương đối của các nhóm nhỏ 'hằng năm hóa' của bệnh nhân nhận điều trị từ 1 đến 7 ngày, 1 tuần đến 1 tháng, 1 đến 3 tháng và trên 3 tháng cũng được phân tích tương tự.

Kết quả. Chín trong số 3267 bệnh nhân ở nhóm giả dược (0,3%) và 13 trong số 3335 bệnh nhân ở nhóm steroid (0,4%) đã được báo cáo phát triển loét dạ dày (P < 0,05). Các tác động da liễu của liệu pháp hormone được quan sát thấy thường xuyên hơn ở nhóm dùng steroid (P < 0,001), cũng như tiểu đường (P < 0,001), cao huyết áp (P < 0,001) và rối loạn tâm thần (P < 0,001). Nhiễm trùng huyết, loãng xương và lao đều xảy ra thường xuyên hơn trong nhóm dùng steroid so với nhóm giả dược, nhưng sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê.

Kết luận. Loét dạ dày là một biến chứng hiếm của liệu pháp hormone corticosteroid mà không nên coi là một chống chỉ định khi chỉ định liệu pháp hormone steroid.

Phân tách mù dưới điều kiện không xác định của các nguồn không rời nhau trong miền thời gian-tần số Dịch bởi AI
IEEE Transactions on Signal Processing - Tập 55 Số 3 - Trang 897-907 - 2007
Bài báo này xem xét việc phân tách mù các nguồn không ổn định trong trường hợp không xác định, khi số nguồn nhiều hơn số cảm biến. Một khung tổng quát cho vấn đề này là làm việc trên các nguồn mà có tính phân tán trong một miền biểu diễn tín hiệu nào đó. Gần đây, hai phương pháp đã được đề xuất liên quan đến miền thời gian-tần số (TF). Phương pháp đầu tiên sử dụng các phân phối thời gian-tần số bậc hai (TFDs) và một phương pháp phân cụm, và phương pháp thứ hai sử dụng một TFD tuyến tính. Cả hai phương pháp này đều giả định rằng các nguồn là tách biệt trong miền TF; tức là, có tối đa một nguồn có mặt tại một điểm trong miền TF. Trong bài báo này, chúng tôi nới lỏng giả định này bằng cách cho phép các nguồn có thể không hoàn toàn tách biệt trong miền TF đến một mức độ nhất định. Cụ thể, số lượng nguồn có mặt tại một điểm nhỏ hơn số lượng cảm biến. Việc phân tách vẫn có thể đạt được nhờ vào việc chiếu subspace cho phép chúng tôi xác định các nguồn có mặt và ước lượng các giá trị TFD tương ứng của chúng. Đặc biệt, chúng tôi đề xuất hai thuật toán dựa trên subspace cho các nguồn không tách biệt trong TF: một sử dụng TFD bậc hai và một sử dụng TFD tuyến tính. Một đóng góp khác của bài báo này là quy trình ước lượng mới cho ma trận trộn. Cuối cùng, hiệu suất số học của các phương pháp đã đề xuất được cung cấp, làm nổi bật sự gia tăng hiệu suất của chúng so với các phương pháp hiện có.
#Blind source separation #sparse signal decomposition/representation #spatial time-frequency representation #speech signals #subspace projection #underdetermined/overcomplete representation #vector clustering
Phân tích biểu hiện gen của glioblastomas xác định cơ sở phân tử chính cho lợi ích dự đoán của độ tuổi trẻ Dịch bởi AI
BMC Medical Genomics - Tập 1 Số 1 - 2008
Tóm tắt Nền tảng

Các glioblastomas là loại khối u não nguyên phát phổ biến nhất ở người lớn. Dù tiên lượng cho bệnh nhân là kém, việc phân tích biểu hiện gen đã phát hiện ra các dấu hiệu có thể phân loại GBMs theo biến thể mô học và các biến số lâm sàng. Một loại GBM được xác định bởi một dấu hiệu biểu hiện gen được gọi là ProNeural (PN), và bệnh nhân có loại này sống lâu hơn đáng kể so với các phân nhóm GBMs dựa trên biểu hiện gen khác. Tuổi khởi phát là một yếu tố dự đoán chính cho thời gian sống sót của bệnh nhân, trong đó bệnh nhân trẻ tuổi sống lâu hơn bệnh nhân lớn tuổi. Nguyên nhân cho lợi thế sống sót này vẫn chưa rõ ràng.

Phương pháp

Chúng tôi đã thu thập 267 tệp CEL của GBM và chuẩn hóa chúng theo các vi mạch khác trên cùng một nền tảng Affymetrix. 377 bộ dò trên các ma trận U133A và U133 Plus 2.0 đã được sử dụng trong một chiến lược bỏ phiếu gen với 177 bộ dò của các gen tương ứng trên các ma trận U95Av2 cũ hơn. Các đường cong Kaplan-Meier và phân tích nguy cơ tỷ lệ Cox đã được áp dụng để phân biệt sự khác biệt về sống sót giữa các phân nhóm biểu hiện và độ tuổi.

Kết quả

Phân tích tổng hợp này của dữ liệu đã công bố cùng với dữ liệu mới xác nhận sự tồn tại của bốn dấu hiệu biểu hiện GBM khác biệt. Hơn nữa, bệnh nhân có GBM phân nhóm PN đã có thời gian sống sót lâu hơn, như mong đợi. Tuy nhiên, độ tuổi của bệnh nhân tại thời điểm chẩn đoán không phải là yếu tố dự đoán thời gian sống sót khi kiểm soát theo phân nhóm PN.

Kết luận

Lợi ích sống sót của tuổi trẻ bị triệt tiêu khi bệnh nhân được phân tầng theo nhóm biểu hiện gen. Do đó, nguyên nhân chính của ảnh hưởng tuổi tác trong các GBM là sự xuất hiện thường xuyên hơn của các GBM PN ở bệnh nhân trẻ hơn so với bệnh nhân lớn tuổi.

Phân tích đột biến gen bằng NGS và ý nghĩa lâm sàng của nó ở bệnh nhân mắc hội chứng myelodysplastic và leukaemia cấp tính dòng tủy Dịch bởi AI
Experimental Hematology & Oncology - - 2020
Tóm tắt Đặt vấn đề

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tóm tắt lại những khác biệt về đột biến gen phân tử giữa bệnh nhân MDS và AML, cũng như giữa các nhóm tuổi trẻ và cao tuổi của bệnh nhân MDS và AML. Chúng tôi cũng đã phân tích phản ứng của bệnh nhân AML được chẩn đoán mới với hóa trị liệu khởi đầu chuẩn DA hoặc IA và mối liên hệ giữa kết quả hóa trị liệu và tần suất của các bất thường về đột biến gen khác nhau.

Phương pháp

Mẫu xét nghiệm NGS bao gồm 43 gen đã được nghiên cứu trên 93 bệnh nhân MDS de novo và 325 bệnh nhân AML không phải M3. Mẫu tủy xương của tất cả bệnh nhân đã trải qua phân tích đột biến gen bằng NGS.

Kết quả

Ít nhất một đột biến gen không đồng nghĩa đã được phát hiện ở 279 bệnh nhân AML (85.8%) và 85 bệnh nhân MDS (91.4%). Trái ngược với các bệnh nhân AML dưới 59 tuổi, có một tỉ lệ đột biến gen cao hơn đáng kể ở bệnh nhân AML từ 60 tuổi trở lên (2.37 so với 1.94, p = 0.034). Tần suất đột biến gen ở bệnh nhân MDS từ 60 tuổi trở lên tăng lên, nhưng không có ý nghĩa thống kê (1.95 so với 1.64, p = 0.216). Bệnh nhân AML có tần suất đột biến gen cao hơn đáng kể so với bệnh nhân MDS-MLD (2.02 so với 1.63, p = 0.046). Tần suất đột biến gen cao hơn ở bệnh nhân mắc MDS-EB1/EB2 so với bệnh nhân MDS-MLD nhưng không có ý nghĩa thống kê (2.14 so với 1.63, p = 0.081). Bệnh nhân AML có tỉ lệ đột biến gen CEBPA, FLT3-ITD, DNMT3A, NPM1 và IDH1/2 cao hơn đáng kể (p = 0.0043, 0.000, 0.030962, 0.002752 và 0.000628, tương ứng) và tỉ lệ đột biến gen TET2 và U2AF1 thấp hơn đáng kể (p = 0.000004 và 0.000, tương ứng) so với bệnh nhân MDS. Trong số các gen cá nhân ở các nhóm tuổi khác nhau, có tỉ lệ đột biến gen RUNX1, IDH2, TP53 và SF3B1 cao hơn đáng kể (p = 0.0478, 0.0028, 0.0024 và 0.005, tương ứng) cũng như có xu hướng cao hơn về đột biến gen ASXL (p = 0.057) ở bệnh nhân AML từ 60 tuổi trở lên so với bệnh nhân dưới 59 tuổi. Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ở bệnh nhân MDS giữa các nhóm tuổi khác nhau và giữa các gen cá nhân. Giữa bệnh nhân AML và bệnh nhân MDS ở các nhóm gen chức năng khác nhau, bệnh nhân AML có tỉ lệ đột biến gen vô hiệu hóa điều hòa phiên mã cao hơn đáng kể (27.4% so với 15.1%, p = 0.014963), đột biến gen liên quan đến tín hiệu đã kích hoạt (36.3% so với 10.8%, p = 0.000002) cũng như có tỉ lệ đột biến gen liên quan đến RNA spliceosome thấp hơn đáng kể (6.15% so với 60.1%, p = 0.000). Hơn nữa, giữa các bệnh nhân nhận được chế độ IA hoặc DA cho hóa trị liệu khởi đầu, bệnh nhân nhận chế độ IA có tỉ lệ CR tốt hơn đáng kể so với những người nhận chế độ DA (76.6% so với 57.1%, p = 0.0228).

Kết luận

Các đột biến gen khác nhau đã được tìm thấy ở phần lớn bệnh nhân MDS và AML. Bệnh nhân MDS và AML có các mẫu đột biến gen khác nhau. Bệnh nhân AML có ít hoặc không có đột biến gen có khả năng đạt được CR tốt hơn khi được điều trị bằng hóa trị liệu khởi đầu với chế độ IA và DA.

Phân tích đột biến vùng kinase Bcr-Abl ở bệnh nhân ung thư bạch cầu mãn tính hạt người Hàn Quốc: kết quả lâm sàng kém của đột biến P-loop và T315I phụ thuộc vào giai đoạn bệnh Dịch bởi AI
Hematological Oncology - Tập 27 Số 4 - Trang 190-197 - 2009
Tóm tắt

Mặc dù có phản ứng lâu dài với imatinib trong ung thư bạch cầu mãn tính (CML), nhưng các đột biến trong miền kinase Bcr-Abl (KD) được biết đến là nguyên nhân gây ra sự kháng imatinib và kết quả lâm sàng kém. Chúng tôi đã tiến hành phân tích các đột biến KD Bcr-Abl ở 137 bệnh nhân CML người Hàn Quốc có kháng thuốc imatinib (n = 111) hoặc không dung nạp (n = 26) bằng phương pháp phản ứng chuỗi polymerase (PCR) đặc hiệu cho allele và giải trình tự trực tiếp. Bảy mươi (51%) bệnh nhân mang 81 đột biến thuộc 20 loại khác nhau với tỷ lệ ngày càng gia tăng ở giai đoạn tiến triển. Chín (13%) bệnh nhân có nhiều đột biến. Không phát hiện đột biến ở bệnh nhân không dung nạp. Đột biến T315I là đột biến phổ biến nhất và P-loop là vùng có tỷ lệ đột biến cao nhất trong KD Bcr-Abl. Những bệnh nhân mang đột biến P-loop, T315I hoặc nhiều đột biến có tỷ lệ sống sót toàn bộ và thời gian sống không tiến triển kém so với những bệnh nhân mang các đột biến khác. Phân tích sống sót theo giai đoạn bệnh khi phát hiện đột biến và loại đột biến cho thấy mối tương quan giữa đột biến P-loop hoặc T315I và tỷ lệ sống sót toàn bộ kém trong giai đoạn bùng phát, nhưng không ở giai đoạn tăng tốc (AP) hoặc giai đoạn mãn tính (CP), cho thấy kết quả lâm sàng kém của các đột biến cụ thể phụ thuộc vào giai đoạn bệnh. Các bệnh nhân CML với kháng thuốc imatinib cho thấy tỷ lệ (63%) cao về các đột biến trong KD Bcr-Abl, do đó, các bệnh nhân CML không phản ứng với imatinib nên được lựa chọn làm ứng viên cho việc sàng lọc đột biến như là một phương pháp theo dõi phân tử. Bản quyền © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

#ung thư bạch cầu mãn tính #kháng imatinib #đột biến Bcr-Abl #phân tích di truyền #sinh học phân tử
Phân tích chi phí-lợi ích của điều trị không dùng thuốc cho bệnh tăng huyết áp Dịch bởi AI
Journal of Internal Medicine - Tập 230 Số 4 - Trang 307-312 - 1991

Tóm tắt. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã so sánh một chương trình điều trị không dùng thuốc (NPT) và phương pháp điều trị bằng thuốc truyền thống cho bệnh tăng huyết áp thông qua một phân tích chi phí-lợi ích. Chương trình NPT bao gồm 400 bệnh nhân và được thực hiện tại 8 trung tâm y tế trong khoảng thời gian từ năm 1984 đến 1986. Chương trình bao gồm việc thăm khám hàng tháng bởi y tá, thăm khám bởi bác sĩ mỗi 6 tháng một lần, đo huyết áp tại nhà, tư vấn về chế độ ăn uống, thư giãn, hoạt động thể chất, v.v. Các bệnh nhân cũng được theo dõi trong 2 năm sau khi kết thúc nghiên cứu để đánh giá liệu chương trình vẫn phát huy hiệu quả và liệu chi phí điều trị trong tương lai có bị ảnh hưởng hay không. Chi phí điều trị cao hơn khoảng 5300 SEK cho mỗi bệnh nhân trong chương trình NPT. Lợi ích, dưới dạng giảm chi phí điều trị trong giai đoạn 1986-1988 và câu trả lời cho khả năng chi trả (WTP) cho chương trình NPT, là khoảng 3200 SEK. Do đó, chương trình NPT dẫn đến một khoản lỗ khoảng 2100 SEK cho mỗi bệnh nhân. Tuy nhiên, cần một khoảng thời gian theo dõi lâu hơn để đưa ra bất kỳ kết luận cụ thể nào về chi phí và lợi ích của chương trình NPT, so với điều trị bằng thuốc truyền thống.

Tổng số: 209   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10