Đôi khi trong y học, chúng tôi thực sự cần phải "làm toán". Ứng dụng này sẽ giúp đỡ. EBM Thống kê Calc chúng ta hãy một bác sĩ làm các phép tính mà khó hoặc không thể làm gì trong đầu của một người. Một bác sĩ có thể nhận được NNT của (số cần điều trị) từ mức thu, tỷ lệ phần trăm, hoặc sự kiện thô và số bệnh nhân. Và một bác sĩ có thể sử dụng sự nhạy cảm và độ đặc hiệu hoặc khả năng tỷ lệ (LR +, LR-) để đi từ một xác suất pretest để xác posttest và giá trị tiên đoán dương tính và giá trị tiên đoán âm tính.
Mặc dù các máy tính mình đang có một số cuốn tiểu thuyết cho các ứng dụng, công cụ độc đáo trong ứng dụng này là dành cho các nhà giáo dục. Học sinh và người dân có một thời gian khó khăn để hiểu cách các tiện ích của một thử nghiệm có thể khác nhau với xác suất pretest. Thay vì nói nó trong lời nói và hy vọng họ có được nó, bây giờ bạn có thể chứng minh điều đó. Xét nghiệm có thể thực hiện tốt, tạo cho PPV tốt và NPV, khi khả năng pretest là trong một phạm vi nhất định. Nhưng trượt mà pretest khả năng lên hoặc xuống và thấy sự thay đổi tiện ích chẩn đoán với những con số bay ngay trước mắt bạn. Công cụ này cũng cho thấy một sinh viên mà trong nhiều trường hợp, ước tính không chính xác của xác suất pretest không quan trọng nhiều. bác sĩ khác nhau có thể đánh giá một trường hợp lâm sàng cho thấy khả năng của bệnh (xác suất pretest) là 40%, 50%, hoặc 60%. Các công cụ thanh trượt cho thấy sự khác biệt có thể không quan trọng, và thử nghiệm trong tâm trí sẽ làm cho rõ ràng tốt bất kể ý kiến về khả năng pretest khác nhau.
Các ứng dụng được viết cho các bác sĩ, sinh viên, người dân, và đặc biệt là các nhà giáo dục, trong bất kỳ kỷ luật đối với y học. Là một bác sĩ và nhà giáo dục bản thân mình, tôi sẽ biết ơn thông tin phản hồi để làm công cụ tốt hơn.
Từ khóa: số liệu thống kê EBM, số cần điều trị (NNT), độ nhạy, độ đặc hiệu, tỷ lệ Khả năng (LR)
Bản quyền: Tháng 6 năm 2018
Joshua Steinberg MD, Harshad Loya (Android App Developer)
- Hope the app is useful!
- Let me know if something doesn't work.