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

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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