|
|
Počítačová podpora pro monitoring a hodnocení kvality dat v klinickém výzkumu
Šiška, Branislav ; Kolářová, Jana (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá monitoringom a hodnotením kvality dát v klinickom výskume. Obvyklý spôsob na identifikáciu odľahlých hodnôt využíva jednorozmerné štatistické metódy pre každú premennú z formulára klinickej štúdie. Metóda popísaná v diplomovej práci vstupuje priamo do databáze štúdie a detekuje odľahlé hodnoty pomocou strojového učenia a viacrozmerného štatistického prístupu, ktorý transformuje všetky premenné z formulára do jednej, reprezentujúcej odpovedajúci záznam pacienta. Navrhnutý algoritmus je navrhnutý v programovom prostredí Matlab.
|
|
|
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
|
|
|
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
|
|
|
Podvod v klinickém hodnocení léčiv z pohledu etiky a práva
Jedličková, Anetta ; Haškovcová, Helena (vedoucí práce) ; Prudký, Libor (oponent) ; Strnadová, Věra (oponent)
Předmětem předložené disertační práce jsou podvody v klinickém hodnocení z pohledu etiky a práva. Cílem práce bylo provést analýzu četnosti podvodů v klinickém hodnocení z daného vzorku shromážděných dat, identifikovat hlavní aktéry podvodů a provést analýzu příčin, které vedly účastníky klinických hodnocení k podvodnému jednání. V teoretické části své disertační práce jsem vymezila pojmy klinického hodnocení, podvodného jednání, etické problematiky a relevantního právního rámce. Praktická část obsahuje výsledky analýzy dat týkající se četnosti a příčin podvodů, hlavních aktérů podvodů a koncepci doporučení, která se jeví jako podstatná pro prevenci podvodů v klinickém hodnocení. Z analýzy dat i zúčastněného pozorování vyplývá, že v průběhu 107 auditů správné klinické praxe provedených v letech 2008-2013 ve 22 státech došlo k odhalení 14 podvodů v klinických hodnoceních, což představuje 13,1 %. Nejčastěji se podvodného jednání dopustili zkoušející, celkem ve 47,6 % ze všech pozorovaných skupin podvádějících účastníků klinického hodnocení. Hlavní příčiny, které vedly zkoušející k podvodnému jednání, tvoří nedostatek vhodných pacientů, finanční prospěch a osobnostní vlastnosti. Na základě získaných výsledků jsem v praktické části poukázala na etické problémy podvodného jednání a právní souvislosti. Závěrem...
|
|
|
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
|
|
|
Moderní fytoterapie - revize tradovaných účinků léčivých rostlin dle provedených klinických testů
Krupová, Olga ; Siatka, Tomáš (vedoucí práce) ; Kašparová, Marie (oponent)
Univerzita Karlova, Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra farmakognozie Studentka: Olga Krupová Vedoucí diplomové práce: PharmDr. Tomáš Siatka, CSc. Název diplomové práce: Moderní fytoterapie - revize tradovaných účinků léčivých rostlin dle provedených klinických testů Klíčová slova: fytoterapie, léčivé rostliny, jaterní onemocnění, bolesti kloubů, nervozita a nespavost, klinické studie Cílem diplomové práce bylo revidovat tradované účinky léčivých rostlin. Sepsat seznam léčivých rostlin používaných u vybraných onemocnění v lidovém léčitelství a zjistit, zda je jejich použití ověřeno důkazy. Tato práce se podrobněji zabývá třemi okruhy potíží, ve kterých lze uvažovat o použití léčivých rostlin k terapii. Byly vybrány okruhy - jaterní onemocnění, bolesti kloubů, nervozita a nespavost. Pro jednotlivé léčivé rostliny nebo jejich obsahové látky byly hledány klinické studie. V případě nedostatku klinických studií byly využity studie preklinické. Studie byly vyhledány pomocí dostupných informačních zdrojů. Výsledkem diplomové práce bylo potvrzení či vyvrácení uváděného účinku dle lidového použití léčivých rostlin. Z výsledků této diplomové práce vyplývá, že ne všechny lidově uváděné indikace léčivých rostlin jsou založeny na důkazech. U značné části uváděných léčivých rostlin byly však v...
|
|
|
Klinické aplikace kmenových buněk v léčbě neurodegenerativních onemocnění CNS
Jančová, Pavlína ; Kubinová, Šárka (vedoucí práce) ; Heřmánková, Barbora (oponent)
Kmenové buňky mají díky své schopnosti diferenciovat se v různé tkáně velký léčebný potenciál. Jejich použití se zkoumá také u neurodegenerativních onemocnění, pro která je typické, že dochází k odumírání specifických skupin neuronů, jsou progresivní a kvůli složité a zatím plně nepochopené patofyziologii pro ně není účinný lék, pouze terapie prodlužující a usnadňující život pacientů. Tato práce shrnuje výsledky dokončených klinických studií a informuje o probíhajících studiích, ve kterých se aplikuje léčba kmenovými buňkami u vybra- ných neurodegenerativních onemocněních. U roztroušené sklerózy a amyotrofické laterální sklerózy má léčba kmenovými buňkami poměrně dlouhou historii, některé studie prokázaly terapii kmenovými buňkami jako přínosnou. Zatím je známo jen málo dat o účincích kmenových buněk u pacientů s Alzheimerovou a Parkinsonovou chorobou, protože první klinické studie byly dokončeny nedávno. Všechny klinické studie prokázaly bezpečnost aplikace kmenových buněk, ale nebyla u nich prokázána náhrada poškozených neuronů, jen ochrany těch zbývajících neurotrofickými a imunomodulačními látkami, které kmenové buňky produkují. Klíčová slova: neurodegenerativní onemocnění, kmenové buňky, klinické studie, roztroušená skleróza, amyotrofická laterární skleróza, Alzheimerova choroba, Parkinsonova...
|
|
|
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
|
|
|
Počítačová podpora pro monitoring a hodnocení kvality dat v klinickém výzkumu
Šiška, Branislav ; Kolářová, Jana (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá monitoringom a hodnotením kvality dát v klinickom výskume. Obvyklý spôsob na identifikáciu odľahlých hodnôt využíva jednorozmerné štatistické metódy pre každú premennú z formulára klinickej štúdie. Metóda popísaná v diplomovej práci vstupuje priamo do databáze štúdie a detekuje odľahlé hodnoty pomocou strojového učenia a viacrozmerného štatistického prístupu, ktorý transformuje všetky premenné z formulára do jednej, reprezentujúcej odpovedajúci záznam pacienta. Navrhnutý algoritmus je navrhnutý v programovom prostredí Matlab.
|
|
|
Povrchová exprese CD47 na nádorových kmenových buňkách jako cíl protinádorové léčby
Kuzmík, Ján ; Drbal, Karel (vedoucí práce) ; Černý, Jan (oponent)
CD47 je transmembránový glykoproteín s vysokou mierou expresie na zdravých a nádorových (kmeňových) bunkách. Miera expresie CD47 je záporne korelovaná s prežitím pacientov s nádorovým ochorením. Väzba CD47 so SIRPα, lokalizovanom na fagocyte, spúšťa vnútrobunkovú signalizačnú kaskádu. Konečným účinkom tejto kaskády je defosforylácia nesvalového myozínu IIA, ktorá narúša jeho funkciu a akumuláciu do miesta fagocytickej synapsie. Blokovanie CD47-SIRPα signalizačnej osi za prítomnosti pro-fagocytického signálu indukuje fagocytózu nádorových buniek. Fagocyty následne môžu plniť úlohu antigén prezentujúcich buniek a spustiť protinádorovú T bunkovú odpoveď. Funkcia CD47-SIRPα signalizačnej osi v imunite robí z tejto osi cieľ testovania protinádorovej liečby. Preklinický výskum identifikoval terapeutickú účinnosť blokovania tejto signalizačnej osi. V súčasnosti prebieha prvá fáza klinického testovania. Najčastejším terapeutickým spôsobom blokovania signalizačnej osi CD47-SIRPα je použitie anti-CD47 blokujúcich monoklonálnych protilátok. Použitím týchto protilátok dochádza k miernej anémii. Avšak vyvíjané sú aj alternatívne spôsoby blokovania tejto signalizačnej osi. V tejto bakalárskej práci zhŕňam výskum spojený s blokovaním CD47-SIRPα signalizačnej osi ako protinádorovej liečby.
|
host ::
RSS.