اکثر مکاتبات کومش از طریق ایمیل سایت می باشد. لطفا Spam ایمیل خود را نیز چک نمایید.
   [صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
کار آزمایی بالینی::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
هزینه چاپ مقاله در کومش
با توجه به تصمیمات گرفته شده جهت پذیرش مقالات در مجله کومش از نویسندگان مقاله هزینه دریافت می گردد. هزینه پذیرش مقالات از ابتدای سال 1402 در مجله کومش  مبلغ 12.000.000ریال (یک میلیون و دویست هزار تومان) می باشد. که نویسنده مسئول می بایست جهت دریافت نامه پذیرش به حساب درآمد های دانشگاه واریز نمایند تا گواهی پذیرش مقاله صادر و مراحل بعدی انتشار مقاله انجام شود.
تبصره: این مصوبه شامل مقالاتی که نویسنده مسئول مقاله از همکاران دانشگاه علوم پزشکی سمنان باشد نمی شود.
..
لیست داوران پیشنهادی
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2019
Citations87554266
h-index3821
i10-index272121

..
:: جلد 24، شماره 4 - ( مرداد و شهریور 1401 ) ::
جلد 24 شماره 4 صفحات 495-484 برگشت به فهرست نسخه ها
طراحی و پیاده‌سازی سیستم تصمیم یار بالینی برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری نارسایی مزمن کلیه
محمدرضا افراش ، علی ولی نژادی ، مرتضی امرائی ، رئوف نوپور ، ناهید محرابی ، سارا محمدی ، مصطفی شنبه زاده
چکیده:   (1426 مشاهده)
هدف: بیماری نارسایی مزمن کلیه (Chronic kidney disease, CKD) یکی از مهم‌ترین نگرانی‌های سلامت عموم در سراسر جهان است. افزایش مداوم تعداد بیماران مبتلاء به مرحله نهایی نارسایی کلیه (End stage renal disease, ESRD) که برای زنده ماندن نیاز به پیوند کلیه و صرف هزینه‌های زیادی دارند، اهمیت تشخیص زودرس و درمان به موقع بیماری را برجسته‌تر کرده است. هدف از مطالعه حاضر طراحی یک سیستم تصمیم یار بالینی برای تشخیص CKD و سپس پیش‌بینی مرحله پیشرفته بیماری برای مدیریت و درمان بهتر بیماران می‌باشد. مواد و روش‌ها: در این مطالعه گذشته‌نگر– توسعه‌ای، مدارک بالینی 600 بیمار مشکوک به CKD با 22 متغیر که طی سال‌های 1398 و 1399 به بیمارستان شهید لبافی‌نژاد تهران مراجعه کرده بودند، مورد بررسی قرار گرفت. بر اساس متغیرهای استخراجی، الگوریتم‌های داده کاوی مانند بیزین ساده، جنگل تصادفی، درخت تصمیم J-48 و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه ایجاد شدند. سپس عملکرد مدل‌های طراحی شده بر اساس معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی‌کننده و روش  K-Fold cross validaton مورد مقایسه قرار گرفت. در نهایت مناسب‌ترین مدل پیش‌بینی‌کننده بر اساس مقایسه نتایج حاصل از ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها و با به کارگیری زبان برنامه‌نویسی C# پیاده‌سازی گردید. یافته‌ها: الگوریتم طبقه‌بندی جنگل تصادفی با میزان صحت 8/99% و 66/88%، اختصاصیت 100% و 8/93%، حساسیت 75/99% و 7/88%، ضریب اف 8/99% و 7/88%، میزان کاپا 4/99% و 73/82% و سطح زیر نمودار(ROC)  100% و 52/90% به عنوان بهترین مدل داده کاوی به ترتیب برای تشخیص و پیش‌بینی CKD شناسایی شد. نتیجه‌گیری: در مجموع سیستم MC-DMK توسعه‌یافته بر اساس الگوریتم جنگل تصادفی می‌تواند در محیط‌های واقعی بالینی به صورت کاربردی مورد استفاده قرار گیرد.  
واژه‌های کلیدی: نارسایی مزمن کلیه، میزان تصفیه گلومورولی، سیستم تصمیم یار بالینی، داده کاوی، شبکه‌های عصبی کامپیوتری، الگوریتم
متن کامل [PDF 1586 kb]   (648 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: عمومى
دریافت: 1400/5/14 | پذیرش: 1400/9/7 | انتشار: 1401/5/28
فهرست منابع
1. [1] Assari S. Racial disparities in chronic kidney diseases in the United States; a pressing public health challenge with social, behavioral and medical causes. J Nephropharmacol 2016; 5: 4-6. [DOI:10.1007/s40615-016-0239-7] [PMID]
2. [2] Formica RN Jr., Gill JS. Should the United States employfree market practices to solve the hidden public health crisis of chronic kidney disease? Am J Transplant 2020; 20: 1217-1218. [DOI:10.1111/ajt.15718] [PMID]
3. [3] Goraya N, Simoni J, Jo CH, Wesson DE. Treatment of metabolic acidosis in patients with stage 3 chronic kidney disease with fruits and vegetables or oral bicarbonate reduces urine angiotensinogen and preserves glomerular filtration rate. Kidney Int 2014; 86: 1031-1038. [DOI:10.1038/ki.2014.83] [PMID]
4. [4] Tuganbekova S, Gaipov A, Turebekov Z, Saparbayev S, Shaimardanova G, Popova N, et al. Fetal renal stem cell transplant in nephrotic and nonnephrotic glomerulonephritis with stage 2-4 chronic kidney disease: potential effect on proteinuria and glomerular filtration rate. Exp Clin Transplant 2015; 13: 156-159.
5. [5] Lee YB, Han K, Kim B, Jun JE, Lee SE, Ahn J, et al. Risk of end-stage renal disease from chronic kidney disease defined by decreased glomerular filtration rate in type 1 diabetes: A comparison with type 2 diabetes and the effect of metabolic syndrome. Diabetes Metab Res Rev 2019; 35: e3197. [DOI:10.1002/dmrr.3197]
6. [6] Roshanaei G, Omidi T, Faradmal J, Safari M, Poorolajal J. Determining affected factors on survival of kidney transplant in living donor patients using a random survival forest. Koomesh 2018; 20: 517-523. (Persian).
7. [7] van Haalen H, Jackson J, Spinowitz B, Milligan G, Moon R. Impact of chronic kidney disease and anemia on health-related quality of life and work productivity: analysis of multinational real-world data. BMC Nephrol 2020; 21: 88. [DOI:10.1186/s12882-020-01746-4] [PMID] [PMCID]
8. [8] Tabrizi R, Zolala F, Nasirian M, Baneshi MR, Etminan A, Sekhavati E, et al. Estimation of the prevalence of chronic kidney disease: The results of a model based estimation in Kerman, Iran. Med J Islamic Repub Iran 2016; 30: 338. (Persian).
9. [9] Keshmiri YS, Mirzaie SK, Sali S, Yadegarynia D, Abolghasemi S, Tehrani S, et al. Evaluation of symptoms, radiological findings, laboratory data and outcome in COVID-19 patients with chronic kidney disease at Tehran, Iran. 2020. (Persian). [DOI:10.21203/rs.3.rs-101128/v1]
10. [10] Hosseinpanah F, Kasraei F, Nassiri AA, Azizi F. High prevalence of chronic kidney disease in Iran: a large population-based study. BMC Public Health 2009; 9: 44. [DOI:10.1186/1471-2458-9-44] [PMID] [PMCID]
11. [11] Sharifian Dorche M, Esfandiar N, Rahdar M. Correlation between anteroposterior renal pelvic diameter and vesicoureteral reflux in congenital hydronephros. Koomesh 2021; 23: 227-232. (Persian). [DOI:10.52547/koomesh.23.2.227]
12. [12] Kafle K, Balasubramanya S, Horbulyk T. Prevalence of chronic kidney disease in Sri Lanka: a profile of affected districts reliant on groundwater. Sci Total Environment 2019; 694: 133767. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.133767] [PMID]
13. [13] Aghlmand S, Rahimi B, Farrokh-Eslamlou H, Nabilou B, Yusefzadeh H. Determinants of Iran's bilateral intra-industry trade in pharmaceutical industry. Iran J Pharmace Res 2018; 17: 822. (Persian).
14. [14] Shabaninejad H, Yusefzadeh H, Mehralian G, Rahimi B. The structure of the world pharmaceutical market: prioritizing Iran's target export markets. Iran J Pharmace Res 2019; 18: 546. (Persian).
15. [15] Yusefzadeh H, Hadian M, Gorji HA, Ghaderi H. Assessing the factors associated with Iran's intra-industry trade in pharmaceuticals. Global J Health Sci 2015; 7: 311. (Persian). [DOI:10.5539/gjhs.v7n5p311]
16. [16] Yusefzadeh H, Rezapour A, Lotfi F, Azar FE, Nabilo B, Gorji HA, et al. A Study of comparative advantage and intra-industry trade in the pharmaceutical industry of Iran. Global J Health Sci 2015; 7: 295. (Persian). [DOI:10.5539/gjhs.v7n6p295]
17. [17] Fazaeli AA, Fazaeli AA, Hamidi Y, Moeini B, Valinejadi A. Analysis of iranian household financial participation in the health system: decomposition of the concentration index approach. Koomesh 2018; 358-368. (Persian).
18. [18] Shojaei S, Yousefi M, Ebrahimipour H, Valinejadi A, Tabesh H, Fazaeli S. Catastrophic health expenditures and impoverishment in the households receiving expensive interventions before and after health sector evolution plan in Iran: Evidence from a big hospital. Koomesh 2018; 283-290. (Persian).
19. [19] Yousefi M, Aliani S, Valinejadi A, Rezazadeh A, Khorsand A, Fazaeli S, Ebrahimipour H. Effect of" Iran's health system evolution plan" and" tariff change" on financial performance of para-clinic units in a big tertiary hospital in Iran. Koomesh 2018; 20. (Persian).
20. [20] Askari-Majdabadi H, Valinejadi A, Mohammadpour A, Bouraghi H, Abbasy Z, Alaei S. Use of health information technology in patients care management: a mixed methods study in Iran. Acta Informatica Medica 2019; 27: 311. [DOI:10.5455/aim.2019.27.311-317] [PMID] [PMCID]
21. [21] Mohammadi A, Valinejadi A, Sakipour S, Hemmat M, Zarei J, Majdabadi HA. Improving the distribution of rural health houses using elicitation and GIS in Khuzestan province (the southwest of Iran). Int J Health Policy Manag 2018; 7: 336. (Persian). [DOI:10.15171/ijhpm.2017.101] [PMID] [PMCID]
22. [22] Milani RV, Oleck SA, Lavie CJ. Medication errors in patients with severe chronic kidney disease and acute coronary syndrome: the impact of computer-assisted decision support. Mayo Clin Proc 2011; 86: 1161-1164. [DOI:10.4065/mcp.2011.0290] [PMID] [PMCID]
23. [23] Samal L, D'Amore JD, Bates DW, Wright A. Implementation of a scalable, web-based, automated clinical decision support risk-prediction tool for chronic kidney disease using C-CDA and application programming interfaces. J Am Med Inform Assoc 2017; 24: 1111-1115. [DOI:10.1093/jamia/ocx065] [PMID] [PMCID]
24. [24] Alipour J, Safari Lafti S, Askari Majdabadi H, Yazdiyani A, Valinejadi A. Factors affecting hospital information system acceptance by caregivers of educational hospitals based on technology acceptance model (TAM): A study in Iran. Iioab J 2016; 119-123.
25. [25] Ziari A, Ansari M, Valinejadi A. The gap between the service quality and patients' expectations in amir-al-momenin hospital of Semnan university of medical sciences in 2016, Semnan, Iran. Koomesh 2018; 221-227. (Persian).
26. [26] Ennis J, Gillen D, Rubenstein A, Worcester E, Brecher ME, Asplin J, Coe F. Clinical decision support improves physician guideline adherence for laboratory monitoring of chronic kidney disease: a matched cohort study. BMC Nephrol 2015; 16: 163. [DOI:10.1186/s12882-015-0159-5] [PMID] [PMCID]
27. [27] Exarchos I, Rogers AA, Aiani LM, Gross RE, Clifford GD, Pedersen NP, Willie JT. Supervised and unsupervised machine learning for automated scoring of sleep-wake and cataplexy in a mousemodel of narcolepsy. Sleep 2020; 43. [DOI:10.1093/sleep/zsz272] [PMID] [PMCID]
28. [28] Singh Pathania Y, Budania A. Artificial intelligence in dermatology: "unsupervised" versus "supervised" machine learning. Int J Dermatol 2021; 60: e28-e29. [DOI:10.1111/ijd.15288] [PMID]
29. [29] Afhami N. Prediction of diabetic chronic kidney disease progression using data mining techniques. Int J Comput Sci Engin 2018; 7: 35-40.
30. [30] Boukenze B, Haqiq A, Mousannif H, editors. Predicting chronic kidney failure disease using data mining techniques. Int Symp Ubiquitous Networking 2016. [DOI:10.5121/csit.2016.60501]
31. [31] Wu B, Li D, Xu T, Luo M, He Z, Li Y. Proton pump inhibitors associated acute kidney injury and chronic kidney disease: data mining of US FDA adverse event reporting system. Sci Rep 2021; 11: 3690. [DOI:10.1038/s41598-021-83099-y] [PMID] [PMCID]
32. [32] Xia P, Gao K, Xie J, Sun W, Shi M, Li W, et al. Data mining-based analysis of chinese medicinal herb formulae in chronic kidney disease treatment. Evid Based Complement Alternat Med 2020; 2020: 9719872. [DOI:10.1155/2020/9719872] [PMID] [PMCID]
33. [33] Kumar A, Kumar P, Srivastava A, Kumar VA, Vengatesan K, Singhal A, editors. Comparative analysis of data mining techniques to predict heart disease for diabetic patients. Int Confer Adv Comput Data Sci 2020. [DOI:10.1007/978-981-15-6634-9_46]
34. [34] Chaurasia V, Pal S, Tiwari BB. Prediction of benign and malignant breast cancer using data mining techniques. Journal of Algorithms & Computational Technology. 2018 Jun;12 (2):119-26 [DOI:10.1177/1748301818756225]
35. [35] Amin MS, Chiam YK, Varathan KD. Identification of significant features and data mining techniques in predicting heart disease. Telematics and Informatics. 2019 Mar 1;36:82-93. [DOI:10.1016/j.tele.2018.11.007]
36. [36] Tougui I, Jilbab A, El Mhamdi J. Heart disease classification using data mining tools and machine learning techniques. Health and Technology. 2020 Sep;10(5):1137-44. [DOI:10.1007/s12553-020-00438-1]
37. [37] Patwardhan MB, Kawamoto K, Lobach D, Patel UD, Matchar DB. Recommendations for a clinical decision support for the management of individuals with chronic kidney disease. Clin J Am Soc Nephrol 2009; 4: 273-283. [DOI:10.2215/CJN.02590508] [PMID] [PMCID]
38. [38] Rashed-Al-Mahfuz M, Haque A, Azad A, Alyami SA, Quinn JM, Moni MA. Clinically applicable machine learning approaches to identify attributes of chronic kidney disease (CKD) for use in Low-Cost diagnostic screening. IEEE J Transl Eng Health Med 2021; 9: 1-11. https://doi.org/10.1109/JTEHM.2021.3050925 [DOI:10.1109/JTEHM.2021.3073629] [PMID] [PMCID]
39. [39] Khoong EC, Karliner L, Lo L, Stebbins M, Robinson A, Pathak S, et al. A pragmatic cluster randomized trial of an electronic clinical decision support system to improve chronic kidney disease management in primary care: design, rationale, and implementation experience. JMIR Res Protoc 2019; 8: e14022. [DOI:10.2196/14022] [PMID] [PMCID]
40. [40] Pesce F, Diciolla M, Binetti G, Naso D, Ostuni VC, Di Noia T, et al. Clinical decision support system for end-stage kidney disease risk estimation in IgA nephropathy patients. Nephrol Dial Transplant 2016; 31: 80-86. [DOI:10.1093/ndt/gfv232] [PMID]
41. [41] Yadollahpour A, Nourozi J, Mirbagheri SA, Simancas-Acevedo E, Trejo-Macotela FR. Designing and implementing an ANFIS based medical decision support system to predict chronic kidney disease progression. Front Physiol 2018; 9: 1753. [DOI:10.3389/fphys.2018.01753] [PMID] [PMCID]
42. [42] Afrash MR, Khalili M, Salekde MS. A comparison of data mining methods for diagnosis and prognosis of heart disease. International Journal of Advanced Intelligence Paradigms. 2020;16 (1):88-97. [DOI:10.1504/IJAIP.2020.106692]
43. [43] Hossin M, SulaimanMN. A review on evaluation metrics for data classification evaluations. Int J Data Min Knowledge Manag Proc 2015; 5: 1.
44. [44] Levey AS, Coresh J. Chronic kidney disease. The lancet 2012; 379: 165-180. [DOI:10.1016/S0140-6736(11)60178-5]
45. [45] Fraser SD, Roderick PJ, May CR, McIntyre N, McIntyre C, Fluck RJ, Shardlow A, Taal MW. The burden of comorbidity in people with chronic kidney disease stage 3: a cohort study. BMC Nephrol 2015; 16: 1-11. [DOI:10.1186/s12882-015-0189-z] [PMID] [PMCID]
46. [46] Krishnamurthy S, Ks K, Dovgan E, Luštrek M, Gradišek Piletič B, Srinivasan K, et al, editors. Machine learning prediction models for chronic kidney disease using national health insurance claim data in Taiwan. Healthcare; 2021: Multidisciplinary Digital Publishing Institute. [DOI:10.1101/2020.06.25.20139147]
47. [47] RoyMS, Ghosh R, Goswami D, Karthik R, editors. Comparative analysis of machine learning methods to detect chronic kidney disease. J Phys Confer Series 2021; IOP Publishing. [DOI:10.1088/1742-6596/1911/1/012005]
48. [48] Darveshwala AY, Singh D, Farooqui Y, editors. Chronic kidney disease stage identification in HIV infected patients using machine learning. 2021 5th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC); 2021; IEEE. [DOI:10.1109/ICCMC51019.2021.9418430]
49. [49] Almansour NA, Syed HF, Khayat NR, Altheeb RK, Juri RE, Alhiyafi J, et al. Neural network and support vector machine for the prediction of chronic kidney disease: A comparative study. Comput Biol Med 2019; 109: 101-111. [DOI:10.1016/j.compbiomed.2019.04.017] [PMID]
50. [50] Sobrinho A, Queiroz ACDS, Da Silva LD, Costa ED, Pinheiro ME, Perkusich A. Computer-aided diagnosis of chronic kidney disease in developing countries: A comparative analysis of machine learning techniques. IEEE Access 2020; 8: 25407-25419. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2971208]
51. [51] Abdullah AA, Hafidz SA, Khairunizam W, editors. Performance comparison of machine learning algorithms for classification of chronic kidney disease (CKD). J Phys Confer Series 2020; IOP Publishing. [DOI:10.1088/1742-6596/1529/5/052077]
52. [52] Senan EM, Al-Adhaileh MH, Alsaade FW, Aldhyani TH, Alqarni AA, Alsharif N, et al. Diagnosis of chronic kidney disease using effective classification algorithms and recursive feature elimination techniques. J Health Care Engin 2021; 2021. [DOI:10.1155/2021/1004767] [PMID] [PMCID]
53. [53] Al-Hyari AY, Al-Taee AM, Al-Taee MA, editors. Clinical decision support system for diagnosis and management of chronic renal failure. 2013 IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies (AEECT); 2013; IEEE [DOI:10.1109/AEECT.2013.6716440]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA

Ethics code: IR.MEDILAM.REC.1399.0220


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Afrash M R, Valinejadi A L, Amraei M, Noupor R, Mehrabi N, Mohammadi S et al . Design and implementation of an intelligent clinical decision support system for diagnosis and prediction of chronic kidney disease. Koomesh 2022; 24 (4) :484-495
URL: http://koomeshjournal.semums.ac.ir/article-1-7198-fa.html

افراش محمدرضا، ولی نژادی علی، امرائی مرتضی، نوپور رئوف، محرابی ناهید، محمدی سارا و همکاران.. طراحی و پیاده‌سازی سیستم تصمیم یار بالینی برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری نارسایی مزمن کلیه. كومش. 1401; 24 (4) :484-495

URL: http://koomeshjournal.semums.ac.ir/article-1-7198-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 24، شماره 4 - ( مرداد و شهریور 1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
کومش Koomesh
Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 42 queries by YEKTAWEB 4645