|
|
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.
|
|
|
Sources of ellagitannins and their effects on human organism
Lazarová, Zuzana ; Siatka, Tomáš (vedoucí práce) ; Karlíčková, Jana (oponent)
UNIVERZITA KARLOVA FARMACEUTICKÁ FAKULTA V HRADCI KRÁLOVÉ KATEDRA FARMAKOGNOZIE A FARMACEUTICKÉ BOTANIKY Autor: Zuzana Lazarová Názov diplomovej práce: Zdroje ellagotanínov a ich vplyv na ľudský organizmus Školiteľ: doc. PharmDr. Tomáš Siatka, CSc. Diplomová práca 2021/2022, počet strán: 87 Táto diplomová práca je literárnou rešeršou, ktorá sa zameriava na prehľad ellagotanínov, ich zdrojmi, biodostupnosťou, metabolizmom v ľudskom organizme a účinkami v ľudskom organizme. Ellagotaníny sa radia medzi hydrolyzovateľné triesloviny, ktoré v gastrointestinálnom trakte človeka podliehajú hydrolýze za vzniku kyseliny ellagovej. S vysokým obsahom ellagotanínov sa stretávame v čeľadiach Elaeagnaceae, Fagaceae, Geraniaceae, Lythraceae, Onagraceae a v niektorých druhoch čeľade Rosaceae. Ellagotaníny sa nachádzajú v liečivých rastlinách aj v bežne dostupných potravinách, hlavne v bobuľovitom ovocí a orechoch. Črevná mikroflóra má schopnosť metabolizovať kyselinu ellagovú na biodostupnejšie urolitíny, avšak v mikrobiálnej premene ellagotanínov sú v populácii silné interindividuálne rozdiely. Klinické štúdie nám poskytujú dôkazy o farmakologických účinkoch ellagotanínov pri viacerých ochoreniach vrátane kardiovaskulárnych ochorení, diabetes mellitus, onkologických ochorení, ochorení centrálneho nervového...
|
|
|
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.
|
|
|
Klinické hodnocení léčiv
Nedvědová, Michaela ; Svoboda, Petr (vedoucí práce) ; Millerová, Ivana (oponent)
Práce je popisem procesu klinického hodnocení léčiv, které je z právního hlediska oblastí zdravotního práva. Práce je rozdělena do tématických okruhů tj. kapitol, jejichž stručná osnova se nachází v úvodu. Proces klinického hodnocení a jeho instituty jsou ro- zebrány z hlediska právního i medicínského. Zdrojem práce je odborná literatura, znalosti expertů z farmaceutického průmyslu, z oblasti zdravotnické administrativy a mé vlastní zkušenosti z práce na částečný úvazek ve farmaceutické společnosti. Záměrem této mo- nografie je poskytnout odborníkům a dalším osobám zajímajícím se o klinické hodnocení léčiv další zdroj informací. Pojednání je rozděleno do pěti kapitol. První kapitola vymezuje základní instituty kli- nického hodnocení. Jsou zde vypočteny prameny právní úpravy. V další kapitole se věnuji samotnému procesu klinického hodnocení od jeho počátku tj. od výzkumu látky, přes kli- nické hodnocení až po jeho registraci. Následuje kapitola zabývající se evropskou právní úpravou. V dané oblasti došlo v současné době k podstatné změně. Dochází k zavedení jednotného systému klinického hodnocení. Ve čtvrté kapitole se věnuji etickým aspektům, které jsou s klinickým hodnocením neodmyslitelně spojeny. Rozebírám zde problematické otázky související s klinickým hodnocením. Zároveň zdůrazňuji vliv...
|
host ::
RSS.