DUŠEK, Ladislav, Tomáš PAVLÍK, Jiří JARKOVSKÝ and Jana KOPTÍKOVÁ. Analýza dat v neurologii XXVII. Hodnocení diagnostických testů – vliv prevalence nemoci (Data analysis in neurology XXVII. Evaluation of diagnostic tests – effects of prevalence). Praha: Česká lékařská společnost J.E. Purkyně, 2011, 5 pp. ISSN 1210-7859.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Analýza dat v neurologii XXVII. Hodnocení diagnostických testů – vliv prevalence nemoci
Name (in English) Data analysis in neurology XXVII. Evaluation of diagnostic tests – effects of prevalence
Authors DUŠEK, Ladislav (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Tomáš PAVLÍK (203 Czech Republic, belonging to the institution), Jiří JARKOVSKÝ (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Jana KOPTÍKOVÁ (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition Praha, 5 pp. 2011.
Publisher Česká lékařská společnost J.E. Purkyně
Other information
Original language Czech
Type of outcome Survey and educational texts
Field of Study 30000 3. Medical and Health Sciences
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Impact factor Impact factor: 0.279
RIV identification code RIV/00216224:14110/11:00081780
Organization unit Faculty of Medicine
ISSN 1210-7859
Keywords (in Czech) diagnostický test; věrohodnostní poměr; diagnostický poměr šancí; prevalence
Keywords in English diagnostic test; likelihood ratio; diagnostic odds ratio; prevalence
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: Ing. Mgr. Věra Pospíšilíková, učo 9005. Changed: 4/11/2015 09:51.
Abstract
Tento článek se věnuje rizikům zkreslení, která vyplývají z dat samotných. Jmenovitě se jedná o populační faktory ovlivňující hodnocení testů, jako jsou velikost výběru z hodnocené populace a prevalence sledované choroby. Vliv sledovaných faktorů je ilustrován praktickými příklady.
Abstract (in English)
The article deals with risk of bias arising from data alone, namely population-based factors affecting tests evaluation, such as size of selected cohort and observed disease prevalence. Effects of the factors are illustrated by practical examples.
PrintDisplayed: 8/5/2024 00:33