Typ 2 Fehler Falsche Negative - Silicon Valley Gazette

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Diese Tipps zur Fehlerbehebung sind sinnvoll, wenn Sie auf Ihrem Computer eine falsche, unkonstruktive Fehlermeldung vom Typ 2 erhalten.

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Auch bekannt als Total False Negatives, Fehler der großen Ausgabe II treten auf, wenn eine wissenschaftliche Theorie eine Nullhypothese, die definitiv falsch ist, nicht genau zurückweisen kann. Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler 2. Art zu begehen, wird als Beta (β) bezeichnet und steht in der Potenz der statistischen Kontrolle (Potenz gleich 1-β).

Die neuen HLW- und EVE-Ratschläge legen großen Wert auf Evidenz, wie Sie sehen, die Grundlage für alle neuen klinischen Richtlinien. Die Studienbasis kann von einem hohen Niveau aus allen 1 (eine oder mehrere randomisierte kontrollierte Studien) bis zu einem niedrigen Niveau von 8 (rationale Vermutung, allgemein verwendeter Sinn oder historisch als Standardpraxis akzeptiert) reichen. Nicht evidenzbasierte Überlegungen können die Auswahl einer groben Klasse von Empfehlungen beeinflussen, wie z.B. hohe Interventionstätigkeit, leichtes Lernen, kombiniert mit den Folgen von Fehlern. Eine Technik, die Ergebnisse verbessern kann, die auf mehreren Nachweisen basieren, wie z.B. die HLW bei offenem Brustkorb, wäre komplex, schwer zu erlernen und schwierig anzuwenden. Eine solche Methode ist bei weitem nicht so stark wie die beste Methode, die minimalere Verbesserungen lieferte nur zum Überleben, sondern bietet mehr Komfort beim Training, Lernen und Üben.

Zwei kreative Konzepte, die den Experten der Internationalen Empfehlungen von 2000 weniger bekannt waren, haben sich in vielen Debatten um die endgültige Empfehlung der Schule materialisiert:

Was verursacht Fehler vom Typ drei?

Vermeide “falsch negativ” (Typ II) Fehler bei der spezifischen Auswertung.
Was ist schlimmer Fehler vom Typ I falsch positiv oder Fehler vom Typ II falsch negativ )?

Risiko von Eingriffen minimieren, trotzdem möglich.

Wir sind diesen Prinzipien gefolgt und haben drei neue Richtlinien herausgebracht:

Freigabe der Herzwertüberwachung für nichtprofessionelle Rettungskräfte.
Zweitzulassung für Verfahren zur endotrachealen Ösophagusplatzierung. Sind diese Art von Ergänzungen zur derzeitigen Überbetonung der körperlichen Untersuchung als beste Bestätigungsmethode? p>

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Falsch-Negative-Fehler Typ 2

Als allgemeine Richtlinie neigen Kliniker dazu, Fehler vom Typ II oder falsch-negative Genehmigungsfehler zu vermeiden.^{1< a #R2 ">^{2³4} 5}⁶ Das sollte sein die heuristische Entlastung (Entscheidungsprinzip) für einige Jahrzehnte. Einfach ausgedrückt: Jedes Mal, wenn ein Kliniker eine einzige Differentialdiagnose stellt, markiert er eine von zwei Diagnosen: Entweder ist die Krankheit wahrscheinlich vorhanden oder vielleicht sogar vorhanden, aber die Störungen fehlen. Diese Prognose der Krankheit wird höchstwahrscheinlich aus zwei Gründen falsch sein:

Was ist eine Folge eines Fehlers vom Typ 2?

Arzt Bewertung: “Keine Krankheit”, wenn die Art der Krankheit tatsächlich vorliegt (falsch negativ oder nur Typ-II-Fehler).

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Ist falsch negativ ein Fehler 1. Art?

Korruption vom Typ I (falsch positiv) tritt auf, bevor ein Forscher eine Nullhypothese ablehnt, die tatsächlich wahr sein kann, wie z.B. die Bevölkerung; Fehler vom Typ II (falsch negativ) treten auf, wenn der Süchtige die große Nullhypothese nicht zurückweisen kann, die normalerweise unter Bevölkerungsbedingungen tatsächlich falsch ist.

Die Diagnose des Arztes ist in der Tat definitiv eine “vorhandene Krankheit”, obwohl diese Aufgabe tatsächlich buchstäblich eine nicht vorhandene Krankheit ist (falsch positiv oder vielleicht Typ-I-Fehler).< /li>
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Epidemiologen und Statistiker, würde ich sagen, haben das klassische 2×2-Diagramm verwendet, um diese fürsorgliche Beziehung zwischen “Wahrheit” – dem Vorhandensein oder der Beendigung einer Krankheit – und der Krankenhausdiagnose des Arztes – dem Vorhandensein einer Krankheit oder dem Verschwinden einer Krankheit – auszudrücken Krankheit (siehe Tabelle 1<). a#T1"> ).³⁷

Die klassische 2×2-Matrix hat außerdem viele Anwendungen in der klinischen Epidemiologie und damit in der Diagnostik. Kliniker, Forscher und Epidemiologen verwenden eine 2×2-Matrix, um die Gesamtempfindlichkeit, Einzigartigkeit und Genauigkeit zu berechnen. und das Odds Ratio auf positive oder negative Wirkungen der Behandlung. In den Ergebnissen ist eine 2×2-Matrix in der Formel enthalten, um die “Null”-Hypothese zu testen, versuchen Sie, die Größe, die Potenz und den Wahrscheinlichkeitswert auszuprobieren, die die Fehlerwahrscheinlichkeit β und β ergänzen.⁷ (Statistiker und andere sollten sich darüber im Klaren sein, dass Experten behaupten, dass die Geschichte von Typ II oder falschen ungünstigen Fehlern das gleiche Dilemma darstellt, das Statistiker bei der Berechnung eines Wahrscheinlichkeitswerts haben: die Region ist der beste Ort “der akzeptierte Hypothese ist null”, wenn die Nullhypothese als Teil des Konzepts falsch ist. Die zweimalige Verwendung negativer Werte [“ja, die Nulltheorie ist nutzlos”] kann bei diesem verwirrenden Thema helfen.)

Jedoch meldet kein Kliniker falsche Negative und falsche Belohnungen (Typ I und erweiterter Bereich II), die tendenziell gleichermaßen attraktiv oder besorgniserregend sind. Wenn der Arzt klinisch falsche Vorhersagen macht, wäre ein besonders herausfordernder Fehler: (a) dem Patienten zu sagen, dass er immer noch Recht hat, obwohl der Patient tatsächlich als an einer schweren Krankheit leidend angesehen wird (falsch-negativ oder Typ-II-Fehler) oder (b) dem Patienten mitteilen, dass es diesem Unternehmen besonders schlecht geht, wenn der Persistierende tatsächlich völlig gesund ist (falsche Sicherheit oder Varianzfehler 1)?

Eine falsch-negative Enttäuschung (Typ II) verpasst die Gelegenheit, eine „Heilung“ zu versuchen. Die meisten Kliniker würden sagen, dass dies der neue viel schwerwiegendere Fehler ist als ein falscher Hoffnungsschimmer (Typ I), d. h. ein Fehler, der Denkprozess, dass die Krankheit vorhanden ist, obwohl dies, wie Sie einfach sagen, nicht der Fall ist. Fehler, bei denen es sich um Fehlalarme handelt, haben negative Folgen und verursachen Panikattacken, Angstzustände und unnötige medizinische Hilfe. Wenn die Technik selbst die Faktoren nicht ernsthaft beeinflusst und dem Patienten keinen Schaden zufügt, wird die Entfernung mit einer negativen Diagnose und die Synthese des Verständnisses mit einer klaren Beschreibung der aktuellen Phase wenig oder keine schwerwiegenden Folgen haben >

Puls siehe: Diagnosetest

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Die Computertomographie des Pulses, die in den 1990er Jahren von mehreren Personen sorgfältig untersucht wurde, ist in Wahrheit ein riesiger diagnostischer Test.⁸ ⁹¹⁰¹¹ < a #R12 ">¹²13¹⁴ ¹⁵¹⁶ 17 ¹⁸¹⁹²⁰²¹²²< a#R23 "> ²³

Palpation der Halsschlagadern “Tests” zur “Diagnose” eines kriminellen Herzstillstands. Wenn bis diese “Krankheit” vorhanden ist und alle Retter korrekt “kein Puls” entdecken, leitet der eigentliche Retter eine HLW ein, kombiniert mit (zeitweiliger) Anwendung von HLW und gibt Schocks ab.

Welcher Typ ist mit Fehlern beim Testen von Hypothesen verbunden?

Wenn ein pulsloser Zustand häufig auftreten sollte anwesend sein und der Retter fälschlicherweise sagt, dass diese Leute das Herz spüren (falsch negativ), dann führt der Retter keine HLW durch und bestimmt nicht mit einem AED auf Kammerflimmern. Diese Techniken falsch negativer Ergebnisse führen zu erheblichen falschen Konsequenzen, sozusagen zum Verlust der Chance, ein neues Leben zu retten.

Eine der wichtigsten Studien zur Herzkontrolle wurde erstmals 1994 auf Ihrem derzeitigen wissenschaftlichen Kongress des European Resuscitation Council^{8< / vorgestellt. sup> 2 enthält aktuelle Daten dazu Forschung vertreten durch Eberle und Kollegen.}

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Ist ein falscher Vorteil ein Typ-2-Fehler?

In der Statistik ist der Gesamtfehler vom Typ I ein falsch positives Ergebnis, und der Fehler vom Typ II ist jetzt ein falsch negatives Ergebnis. Das Treffen einer Art Rekordentscheidung ist immer mit Unsicherheit verbunden, und die Fallstricke dieser Fehler sind unvermeidlich, wenn man Hypothesentests verwendet.

Was verursacht einen Typ-2-Fehler?

Glitches vom Typ II werden hauptsächlich dadurch verursacht, dass unsere eigene statistische Aussagekraft des besten Tests auf einem verringerten Niveau liegt. Fehler vom Typ II treten auf, wenn eine statistische Überprüfung definitiv nicht leistungsfähig genug ist. Die größte Gruppengröße kann auch zu einem Fehler 1. Art führen, da sie das verbleibende Testergebnis selbst beeinflusst.

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