تحليل زمن البقاء باستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ونموذجي انحدار كوكس والانحدار اللوجستي (دراسة تطبيقية)
Year: 2022
Type: article
Study design: Observational Study
Abstract: استهدف البحث دراسة مقارنة بين اسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ونموذج انحدار كوكس ونموذج الانحدار اللوجستي وذلك بالتطبيق على عينة من 161 مريض سرطان للرئة ومجموعة من العوامل المؤثرة في زمن البقاء على قيد الحياة وتوصلت الدراسة الى ان باستخدام اسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية اهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء هي التدخين والمهنة ودرجة المرض ثم العمر بكفاءة تصل الى 86% وحساسية 85% ونوعية 87% ونسبة تصنيف خاطئ 14% اما نموذج انحدار كوكس توصل الى ان اهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء وهي درجة المرض , طرق العلاج، الاصابة بكورنا والتدخين وذلك بكفاءة 80.7% وحساسية 82.5% ونوعية 79% ونسبة تصنيف خاطئ 19.8% اما باستخدام نموذج الانحدار اللوجستي فأهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء هي المهنة، ودرجة المرض, التدخين ثم العمر بكفاءة تصل الى 67.1% وحساسية 54.3% ونوعية 76.9% ونسبة تصنيف خاطئ 32.9% وبالتالي هناك أفضلية للشبكات العصبية الاصطناعية عن نموذج انحدار كوكس ونموذج الانحدار اللوجستي في تحديد العوامل المؤثرة في زمن البقاء والتصنيف والتنبؤ بالمشاهدات الجديدة .
Source: المجلة العملیة التجارة والتمویل
Author: عبد الرحيم عوض عبد بسيونى
Language: Arabic
Subfield: Health Information Management
Field: Health Professions
Domain: Health Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4320028480