Метод многокритерийного анализа решений для дифференциального диагноза тропических фебрильных заболеваний.
Аннотация
В настоящем документе используется аналитический иерархический процесс (AHP) для повышения точности дифференциального диагноза женских заболеваний, особенно в тропических регионах, где неправильное диагностирование может иметь серьезные последствия. Миграция работников здравоохранения из развивающихся стран привела к тому, что прифронтовые медицинские работники (ПЗС) использовали неадекватные протоколы для диагностики сложных медицинских условий. В рамках этого исследования была внедрена новаторская система поддержки принятия решений по медицинским вопросам (ССРЗ), в которую были включены факторы риска заболеваний, полученные на основе практических знаний врачей в целях решения этой проблемы. Совокупный диагностический индекс системы определяет вероятность заболеваний фебрилов. По сравнению с существующей литературой модели AHP с факторами риска демонстрируют более высокую точность прогнозирования, что тесно согласуется с предполагаемыми диагнозами врачей. Точность модели колеблется от 85,4% до 96,9% по различным заболеваниям, превосходя прогнозы врачей по Лассе, Денге и Желтым Феверсам. В общинах, не имеющих медицинских экспертов, рекомендуется использовать СУБДБ, что способствует своевременному и точному диагностированию, эффективному применению диагностических тестовых комплектов и сокращению накладных расходов администраторов.
Название и аннотация на языке оригинала
Multi-criteria decision analysis method for differential diagnosis of tropical febrile diseases.
This paper employs the Analytical Hierarchy Process (AHP) to enhance the accuracy of differential diagnosis for febrile diseases, particularly prevalent in tropical regions where misdiagnosis may have severe consequences. The migration of health workers from developing countries has resulted in frontline health workers (FHWs) using inadequate protocols for the diagnosis of complex health conditions. The study introduces an innovative AHP-based Medical Decision Support System (MDSS) incorporating disease risk factors derived from physicians' experiential knowledge to address this challenge. The system's aggregate diagnostic factor index determines the likelihood of febrile illnesses. Compared to existing literature, AHP models with risk factors demonstrate superior prediction accuracy, closely aligning with physicians' suspected diagnoses. The model's accuracy ranges from 85.4% to 96.9% for various diseases, surpassing physicians' predictions for Lassa, Dengue, and Yellow Fevers. The MDSS is recommended for use by FHWs in communities lacking medical experts, facilitating timely and precise diagnoses, efficient application of diagnostic test kits, and reducing overhead expenses for administrators.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.