ზოგჯერ მედიცინაში ნამდვილად გვჭირდება "მათემატიკის გაკეთება". ეს აპი დაგეხმარებათ. EBM Stats Calc მოდით, კლინიცისტმა გააკეთოს გამოთვლები, რომელთა გაკეთებაც რთულია ან შეუძლებელია თავის თავში. კლინიცისტს შეუძლია მიიღოს NNT– ის (მკურნალობისთვის საჭირო ნომერი) განაკვეთების, პროცენტული მაჩვენებლების, ან ნედლი მოვლენის და პაციენტის ნომრების მიხედვით. ხოლო კლინიცისტს შეუძლია გამოიყენოს მგრძნობელობის და სპეციფიკის ან ალბათობის კოეფიციენტები (LR +, LR-) პრეტესტის ალბათობიდან პოსტტესტის ალბათობაზე და დადებით პროგნოზირებად და უარყოფით პროგნოზულ მნიშვნელობაზე გადასასვლელად.
მიუხედავად იმისა, რომ ეს კალკულატორები გარკვეულწილად სიახლეა აპებისთვის, ამ აპში უნიკალური ინსტრუმენტია პედაგოგებისთვის. სტუდენტებს და მაცხოვრებლებს უჭირთ იმის გაგება, თუ როგორ შეიძლება გამოცდის სარგებლიანობა განსხვავდეს პრეტესტის ალბათობით. იმის ნაცვლად, რომ ეს სიტყვებით თქვა და იმედი გქონდეს, რომ მიიღებენ მას, ახლა შეგიძლია ამის დემონსტრირება. ტესტი შეიძლება კარგად შესრულდეს, კარგი PPV და NPV, როდესაც პრეტესტის ალბათობა გარკვეულ დიაპაზონშია. გადააადგილეთ ეს პრეტესტის ალბათობა ზემოთ ან ქვემოთ და დაინახეთ, თუ როგორ იცვლება დიაგნოსტიკური პროგრამა, თუ როგორ იცვლიან თქვენს თვალწინ ციფრებს. ეს ინსტრუმენტი ასევე აჩვენებს სტუდენტს, რომ ხშირ შემთხვევაში, პრეტესტის ალბათობის არაზუსტი შეფასება დიდი მნიშვნელობა არ აქვს. სხვადასხვა ექიმებმა შეიძლება განსაჯონ კლინიკური შემთხვევა, რომ გამოავლინონ დაავადების ალბათობა (პრეტესტის ალბათობა) 40%, 50% ან 60%. სლაიდერის ინსტრუმენტი აჩვენებს, რომ განსხვავებებს შეიძლება მნიშვნელობა არ ჰქონდეს და ამის გათვალისწინებით, ტესტი კარგ სიცხადეს მოგცემთ, მიუხედავად განსხვავებული მოსაზრებებისა, სავარაუდო ალბათობაზე.
აპლიკაცია დაწერილია კლინიცისტების, სტუდენტებისთვის, რეზიდენტებისთვის და განსაკუთრებით პედაგოგებისთვის, მედიცინის ნებისმიერი დარგისთვის. მე, როგორც კლინიცისტი და პედაგოგი, მადლობელი ვიქნები გამოხმაურებისთვის, რომ ინსტრუმენტი უკეთესად გამეკეთებინა.
საავტორო უფლებები: 2018 წლის ივნისი
ჯოშუა სტეინბერგი MD, ჰარშად ლოია (Android პროგრამების შემქმნელი)