ridm@nrct.go.th   ระบบคลังข้อมูลงานวิจัยไทย   รายการโปรดที่คุณเลือกไว้

A Bayesian decision support model for assessment of endodontic treatment outcome

หน่วยงาน สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

รายละเอียด

ชื่อเรื่อง : A Bayesian decision support model for assessment of endodontic treatment outcome
นักวิจัย : Siriwan Suebnukarn , Nattaya Rungcharoenporn , Sujinda Sangsuratham
คำค้น : Algorithms , Area Under Curve , Bayes Theorem , Critical Pathways , Decision Support Techniques , Models, Statistical , Outcome Assessment (Health Care)/*methods , Prognosis , ROC Curve , Randomized Controlled Trials as Topic , Root Canal Therapy
หน่วยงาน : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ผู้ร่วมงาน : -
ปีพิมพ์ : 2551
อ้างอิง : Oral surgery, oral medicine, oral pathology, oral radiology, and endodontics. 106,3(2008)pp. e48-58 , 1079-2104 , http://dspace.library.tu.ac.th/handle/3517/493
ที่มา : -
ความเชี่ยวชาญ : -
ความสัมพันธ์ : -
ขอบเขตของเนื้อหา : -
บทคัดย่อ/คำอธิบาย :

OBJECTIVE: This article presents a decision support model that describes the mutual relationships among multiple variables for assessment of the outcome of endodontic treatment. STUDY DESIGN: The model was built on the data-driven Bayesian network (BN) methodology. Randomized controlled trials of nonsurgical endodontic treatment from January 1966 through August 2007 were chosen to be our data source. The total sample size in the included studies was 8783 cases. The structure and conditional probability distributions of the BN were learned from the data using Necessary Path Condition algorithm and Expectation-Maximization learning algorithm respectively. RESULTS: Receiver operating characteristic curve analysis showed that the model was highly accurate in predicting the endodontic treatment outcome; the area under the curve (AUC) was 0.902. The predictions generated by the model are in line with majority consensus predictions of the endodontists. In the cases where the endodontists' predictions were uncertainty, the proposed model predicted them more accurately. CONCLUSION: A decision support model can be constructed from clinical trails to successfully predict endodontic treatment outcome.

บรรณานุกรม :
Siriwan Suebnukarn , Nattaya Rungcharoenporn , Sujinda Sangsuratham . (2551). A Bayesian decision support model for assessment of endodontic treatment outcome.
    กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ .
Siriwan Suebnukarn , Nattaya Rungcharoenporn , Sujinda Sangsuratham . 2551. "A Bayesian decision support model for assessment of endodontic treatment outcome".
    กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ .
Siriwan Suebnukarn , Nattaya Rungcharoenporn , Sujinda Sangsuratham . "A Bayesian decision support model for assessment of endodontic treatment outcome."
    กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ , 2551. Print.
Siriwan Suebnukarn , Nattaya Rungcharoenporn , Sujinda Sangsuratham . A Bayesian decision support model for assessment of endodontic treatment outcome. กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ; 2551.