PuSH - Publication Server of Helmholtz Zentrum München: Computergestützte Diagnostik für den Pankresasfunktionstest.

Information

Clues to quality of journals

Open Access Policy of Helmholtz Association 2016

CC Licencences

Publication Metrics

Navigation

Home

Deutsch

Research

Advanced Search

Browse by ...

... HMGU-Authors/Consortia

... Organizational Structure

... Journal

... Publication Type

... Research Data

... Arbeitsgruppen

... Publication Year

Publication overview

Statistics

Statistics (last 5 years)

OA Publications

Publish

Submit Publication

Import publication from...

...EVA

Report missing publication

Highlights

Support & Contact

Contact persons

Help

Data protection

Helmholtz Open Science

JANE Journal Estimator

SHERPA/RoMEO

DOAJ

Export:

Text

Endnote (RIS) BIB

BibTeX

Thurmayr, R. ; Otte, M.S.

Computergestützte Diagnostik für den Pankresasfunktionstest.

Computer aided diagnosis for pancreatic function test.

Langenbecks Arch. Surg. 339, 253-257 (1975)

Publ. Version/Full Text

DOI

PMC

	Free journal

Abstract
Metrics
Extra information

Der Einsatz einer multivariaten, nichtlinearen Discriminanzanalyse verbesserte die Trefferrate bei 585 Pankreasfunktionstesten von 84% durch den Arzt auf 93% durch den Computer. Zusätzlich zu den Gruppen „Normal” und „Pankreaskrank” konnte eine Gruppe von 388 Patienten abgetrennt werden, deren Sekretionsleistung weder als normal noch als typisch für eine Pankreaserkrankung bezeichnet werden kann. Ihr liegt mit 98 % diagnostischer Aussagekraft eine sonstige gastroenterologische Erkrankung zugrunde. Für die Unterscheidung Pankreatitis - Pankreascarcinom liefert die Darstellung der Sekretionswerte nach Andrews ein mäßig sensibles, doch stark spezifisches Verfahren.

The use of multivariate nonlinear discriminant analysis raised the rate of correct classification for 585 pancreatic function tests from 84 percent by the doctor to 93 percent by computer analysis. In addition to the 'normal' and 'pancreatic' disease groups, a group of 388 patients was found in whom secretion levels were neither normal nor typical of pancreatic disease. For this group, nonpancreatic gastroenterologic disease was established with a diagnostic accuracy of 98 percent. Representation of secretion data by Andrews' method for the differentiation of pancreatitis from carcinoma allows moderately sensitive but highly specific testing.

Impact Factor

Scopus SNIP

Altmetric

0.000