قضایای آستانه شیوع و هندسه منحنی های غربالگری: رویکرد بیزی به تصمیم گیری بالینی-ماکی: رویکرد بیزی به تصمیم گیری بالینی

در قضیه‌های آستانه شیوع و هندسه منحنی‌های غربالگری، نویسنده به بررسی زیربنای ریاضی غربالگری و آزمایش‌های تشخیصی می‌پردازد و دیدگاهی منحصربه‌فرد و جدید را ارائه می‌دهد که از هندسه دیفرانسیل کلاسیک و نظریه بیزی برای روشن کردن جنبه‌های حیاتی تصمیم‌گیری بالینی استفاده می‌کند. نویسنده با بردن خواننده به یک سفر ریاضی که این جهان‌های به ظاهر نامرتبط را پل می‌کند، با معرفی «آستانه شیوع» - یک پارامتر آماری جدید که از اصول بیزی با استفاده از مطالعه هندسه منحنی‌های غربالگری مشتق شده است، چارچوبی قابل اندازه‌گیری درباره قضاوت بالینی ارائه می‌کند. از آنجایی که آستانه شیوع سطح احتمال پیش آزمون را مشخص می کند که فراتر از آن اطلاعات اضافی به طور قابل توجهی بازده و قابلیت اطمینان ارزیابی بالینی را افزایش نمی دهد، ممکن است به عنوان معیاری برای اطمینان در تصمیم گیری بالینی عمل کند. با توجه به قضایای شرح داده شده در اینجا، خوانندگان تجزیه و تحلیل های جامع و کاوش های روشنگرانه ای را در مورد چگونگی اعمال این مفاهیم هندسی در سناریوهای تشخیصی در دنیای واقعی پیدا خواهند کرد که به پزشک اجازه می دهد مراقبت های بالینی را به طور مؤثرتری در سطح فردی و سلامت عمومی هدایت کند.

Theorems on the Prevalence Threshold and the Geometry of Screening Curves: A Bayesian Approach to Clinical Decision-Maki: A Bayesian Approach to Clinical Decision-Making

InTheorems on the Prevalence Threshold and the Geometry of Screening Curves, the author explores the mathematical underpinnings of screening and diagnostic testing, offering a unique and novel perspective which employs classical differential geometry and Bayesian theory to elucidate critical aspects of clinical decision-making. Taking the reader on a mathematical journey which bridges these seemingly unrelated worlds, the author presents a quantifiable framework on clinical judgement by introducing the "prevalence threshold" - a novel statistical parameter derived from Bayesian principles by means of the study of the geometry of screening curves. As the prevalence threshold demarcates the pretest probability level beyond which additional information ceases to significantly enhance the yield and reliability of a clinical assessment, it may serve as a benchmark for confidence in clinical decision-making. Given the theorems herein described, readers will find comprehensive analyses and insightful explorations of how these geometric concepts apply to real-world diagnostic scenarios, allowing the clinician to navigate clinical care more effectively at both the individual and public health levels.

Product details

• Publisher ‏ : ‎ Springer Nature; 2024th edition (Nov. 10 2024)
• Language ‏ : ‎ English
• Hardcover ‏ : ‎ 308 pages
• ISBN-10 ‏ : ‎ 3031714512
• ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3031714511
• Item weight ‏ : ‎ 885 g
• Dimensions ‏ : ‎ 18.49 x 2.08 x 25.63 cm