Erreur de type 2 faux négatifs - Silicon Valley Gazette

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Aussi connu sous le nom de faux négatifs finaux, une grande erreur de variance II se produit car une théorie scientifique ne peut pas rejeter avec précision une hypothèse nulle qui est effectivement fausse. La probabilité créée en faisant une erreur de type II est appelée expérience avec (β) et est liée à la puissance sous contrôle statistique (puissance = 1-β).

Les directives CPR et EVE placent un objectif fort sur les preuves comme base de toutes les nouvelles directives cliniques. La base de preuves peut aller d’un niveau élevé de 1 (un ou plusieurs essais contrôlés randomisés) à un niveau bas en utilisant 8 (conjecture rationnelle, bon sens ou historiquement identifié comme pratique standard). Des considérations non fondées sur des preuves peuvent influencer la sélection d’une classe générale de recommandations, parmi lesquelles un effort d’intervention élevé, la facilité d’apprentissage, la synoviale avec les conséquences d’une erreur. Une technique qui peut améliorer les résultats sur la base de preuves multiples, telles que la RCP à thorax ouvert, est complexe, difficile à lire et difficile à mettre en œuvre. Une telle méthode est sans aucun doute loin d’être aussi forte que la meilleure méthode, qui a fourni des améliorations plus modestes en simple endurance, mais l’a fait avec une plus grande commodité dans les techniques, l’apprentissage et la pratique.

Deux principes méconnus des experts des Recommandations Internationales de 2000, se sont concrétisés dans d’innombrables débats autour de la recommandation finale de l’université :

Qu’est-ce qui permet l’erreur de type 2 ?

Évitez les “faux négatifs” (type II) erreurs dans l’évaluation des patients.
Ce qui est le pire Erreur de type I faux points plus ou erreur de type II faux négatifs ) ?

Minimiser chaque risque de procédure, dans la mesure du possible.

Nous avons suivi ces principes et avons proposé trois nouveaux points clés :

Libération de la surveillance de la fréquence cardiaque pour les secouristes non professionnels.
Popularité secondaire des méthodes de placement du tube endotrachéal. Sont ces grands types d’ajouts à l’accent mis actuellement sur l’examen physique comme la meilleure méthode de vérification ? p>

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erreur de type 2 négatives artificielles

En règle générale, les cliniciens ont tendance à éviter ce que l’on appelle les erreurs de type II, éventuellement des erreurs de consentement fausses négatives.¹< a #R2 ">^{2³ ⁴ 5}⁶ Cela devrait obtenir le remède heuristique (principe de décision) pendant quelques décennies. En termes simples, chaque fois qu’un clinicien pose un diagnostic différentiel unique important, il fait l’une des deux découvertes suivantes : soit la maladie est présente, soit peut-être présente de manière cohérente, mais la maladie est absente. Cette prévision de la maladie peut être erronée pour une raison :

Quelle est simplement la conséquence d’une erreur de type 2 ?

Évaluation du médecin : « Aucune maladie » si la maladie est réellement fournie (faux négatif ou erreur de type II uniquement).

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Est-ce leur faux négatif une erreur de type I ?

La corruption de type I (faux positif) se produit lorsqu’un chercheur rejette votre hypothèse nulle qui est en fait vraie, de même que la population ; Une erreur de type II (faux négatif) se produit lorsque le chercheur ne peut pas rejeter l’hypothèse zéro effective, qui est en fait fausse à partir des conditions de la population.

Le diagnostic du médecin est définitivement “avec vous la maladie” alors qu’en fait il s’agit littéralement d’une véritable maladie inexistante (faux positif ou erreur de type I).
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Les épidémiologistes mais aussi les statisticiens, je dirais, ont utilisé les plans 2×2 classiques pour exprimer cette relation amoureuse entre la “vérité” – notre propre présence ou absence d’un problème de santé – et le diagnostic clinique du clinicien – le profil d’utilisateur d’une maladie ou le disparition d’une maladie appropriée (voir tableau 1<). a#T1"> ).³⁷

La matrice 2×2 classique dispose également de nombreux outils en épidémiologie clinique et donc en diagnostic. Les cliniciens, les chercheurs et les épidémiologistes utilisent une matrice 2×2 pour calculer la sensibilité globale, la spécificité et la précision. scores de diagnostic ; mais l’odds ratio des répercussions positives ou négatives du traitement. En statistique, une matrice 2×2 vraiment incluse dans les calculs, pour tester la plupart des hypothèses “nulles”, essayez d’explorer l’amplitude, la puissance en plus la valeur de probabilité qui accompagnent la probabilité des écarts β et β. ⁷ (Les statisticiens et autres clients doivent être conscients que l’historique des erreurs de type II ou de faux négatifs présente l’incroyable dilemme auquel les statisticiens sont confrontés lors du calcul d’une plage de valeurs : la région où “l’hypothèse acceptée a toujours été nulle” lorsque l’hypothèse nulle est fausse et fait partie du fait. L’utilisation de fourchettes de prix négatives deux fois [“oui, l’hypothèse nulle est inutile”] peut aider à résoudre ce sujet déroutant.)

Cependant, aucun clinicien ne signale de négatifs artificiels et de faux positifs (type I et plage améliorée II) qui sont tout aussi attrayants ou préoccupants. Si le clinicien fait malheureusement des intuitions cliniquement fausses, une erreur particulièrement grave serait : (a) d’écrire au patient qu’il a raison alors qu’il vit en fait le patient souffre d’un état grave (faux négatif ou erreur de type II) ou (b) de comprendre le patient qu’il est dans un état principalement mauvais alors qu’en fait le persistant est définitivement en parfaite santé (faux positif ou erreur de déviation 1) ?

Un échec faux-négatif (type II) manque la perspective d’essayer de “guérir”. La plupart des cliniciens diraient qu’il s’agit d’une erreur beaucoup plus expérimentée qu’un faux positif (type I), c’est-à-dire, par erreur, le processus de pensée selon lequel la maladie est toujours présente, même si, en règle générale, ce n’est pas le cas . Les erreurs qui sont de faux positifs ont en effet des conséquences négatives, provoquant de l’anxiété, de l’anxiété et des soins de santé inutiles. Si le traitement lui-même n’affecte pas beaucoup les facteurs et ne nuit pas à un patient, la suppression d’un diagnostic négatif et ensuite sa synthèse avec une spécification claire de l’état actuel n’aura en plus aucune conséquence grave.

Test de pouls : test de diagnostic

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La tomodensitométrie de la plupart des pouls, étudiée par plusieurs personnes à l’aide des années 1990, est en fait un test d’analyse géant.⁸ ⁹¹⁰¹¹ < un #R12 ">¹²13¹⁴ ¹⁵¹⁶ 17 ¹⁸¹⁹²⁰²¹²²< a#R23 "> ²³

La palpation de certains des “tests” des artères carotides pour le “diagnostic” d’un arrêt cardiaque policier. Lorsque cette “maladie” est présente mais que tous les sauveteurs diagnostiquent correctement “pas de pouls”, le sauveteur authentique initie la RCP et (par intermittence) applique la RCP et délivre également des chocs.

Quelle devrait être une erreur de type 2 dans les tests d’hypothèse ?

Si la dernière condition sans pouls doit être présent et que ce secouriste dit à tort qu’il ressent le cardio (faux négatif), alors le secouriste n’effectuera pas de RCP et ne vérifiera pas la fibrillation ventriculaire souffrant d’un DEA. Ces types de revenus faussement négatifs entraînent des conséquences négatives importantes, pour ainsi dire, la perte d’une chance de dépenser moins une nouvelle vie.

L’une des études les plus essentielles sur le contrôle de la fréquence cardiaque a été réalisée pour la première fois en 1994 lors du Congrès scientifique du Conseil européen de réanimation^{8 2 contient l’historique actuel de ce projet de recherche par Eberle et ainsi que ses collègues.}

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Un faux positif est-il une erreur de type uniquement ?

En statistiques, l’erreur totale de type I est un non positif, et l’erreur de type II est maintenant le parfait faux négatif. Prendre une décision record est certainement associé à l’incertitude, de sorte que les pièges de bon nombre de ces erreurs sont inévitables lors de l’utilisation de tests d’hypothèses.

Qu’est-ce qui cause une erreur de type 2 ?

Les erreurs de type II sont principalement dues au fait que la puissance statistique de ce meilleur test est faible. Une erreur de type II survient lorsqu’un test statistique n’est définitivement pas assez actif. La plus grande taille d’échantillon peut également contribuer à une erreur de type I car elle influence le résultat du test lui-même.

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