Thai University RankingsRESEARCH RADAR
← กลับฐานข้อมูลงานวิจัย
งานใหม่ที่น่าจับตา

แบบจำลองโครงข่ายประสาทจากผลตรวจความสมบูรณ์ของเม็ดเลือดเพื่อค้นโรคปอดดำระยะแรกในคนงานเหมืองถ่านหินอินโดนีเซีย

Artificial neural network modelling using complete blood count for the early detection of black lung disease among Indonesian coal miner: A retrospective longitudinal study

สัญญาณผลกระทบ74/100
01

ข้อมูลจากบทคัดย่อ

ข้อมูลตรวจสุขภาพประจำปีของคนงานเหมือง 807 คนช่วงปี 2013-2021 พบอุบัติการณ์สะสมโรคปอดดำ 13.9% โมเดล ANN และ Cox ระบุ eosinophil กับ monocyte เป็นตัวทำนายเด่น โดยมี adjusted hazard ratio 1.286 และ 1.136 ตามลำดับ และ ANN ให้ผลภายในสูง การใช้ CBC ซึ่งมีอยู่แล้วอาจช่วยจัดลำดับผู้เสี่ยง แต่เม็ดเลือดสองชนิดไม่จำเพาะต่อฝุ่นถ่านหิน โมเดลตรวจสอบเพียงภายในและอาจเรียนรู้รูปแบบเฉพาะบริษัทหรือกระบวนการวินิจฉัย จึงยังต้องตรวจภายนอก เทียบกับประวัติสัมผัสและภาพรังสี และกำหนดผลเสียจากผลบวกลวงก่อนใช้คัดกรอง

02

เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม

ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 74/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย

ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Occupational and environmental lung diseases · Interstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis · Clinical Laboratory Practices and Quality Control

03

บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย

Kurnia Ardiansyah Akbar · Kraiwuth Kallawicha · Pallop Siewchaisakul · Chulalongkorn University · Chiang Mai University

04

ข้อจำกัดของข้อมูล

หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง