MODELING IN ANTI CANCER DRUG DVMT PRECLINICAL STUDIES THOUGH CLINICAL TRIALS
通过临床试验进行抗癌药物 DVMT 临床前研究建模
基本信息
- 批准号:6480881
- 负责人:
- 金额:$ 15.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2001
- 资助国家:美国
- 起止时间:2001-09-01 至 2002-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
We extended the work described in last year's progress report by
attempting to find improved predictors of arousal from an array of
variables derived from non-EEG-related measurements. We examined
various other respiratory-based measures for correlation to arousal.
The following were calculated on an epoch-to-epoch basis and compared
to the visually-scored arousal index: (1) the average value of the
fuzzy-based severity index, SI; (2) the standard deviation of SI; (3)
average inspired tidal volume; (4) standard deviation of tidal volume;
(5) the maximum breath-to-breath change in inspiratory peak flow; and
(6) the ratio of the maximum tidal volume over the minimum tidal
volume. These variables were computed from our database of 13
patients with sleep-disordered breathing. The respiratory-based
variable with the highest sensitivity of predicting arousal (75%) was
the standard deviation of SI. The respiratory-based variable with the
highest specificity in predicting arousal was the standard deviation
of tidal volume (81%). However, the sensitivity associated with this
variable was only 68%. Thus, the respiratory-related measure with
best overall scores in both sensitivity and specificity was the
standard deviation of SI.
我们将去年进度报告中描述的工作扩展了
试图从一系列的数据中找到改进的唤醒预测因子
来自非脑电图相关测量的变量。 我们检查了
与唤醒相关的各种其他基于呼吸的测量方法。
以下是按历元计算并进行比较
视觉评分唤醒指数:(1)
基于模糊的严重性指数,SI; (2) SI的标准差; (3)
平均潮气量; (4)潮气量标准差;
(5) 吸气峰值流量的最大呼吸变化;和
(6)最大潮气量与最小潮气量之比
体积。 这些变量是根据我们的 13 个数据库计算得出的
睡眠呼吸障碍患者。 以呼吸为基础的
预测唤醒灵敏度最高的变量 (75%) 是
SI 的标准差。 基于呼吸的变量
预测唤醒的最高特异性是标准差
潮气量(81%)。 然而,与此相关的敏感性
变量仅为68%。 因此,与呼吸相关的措施
敏感性和特异性方面总体得分最高的是
SI 的标准差。
项目成果
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