INFLUENCE 3.0: Risk of Locoregional recurrence, secondary contralateral tum - Evidencio
Den aktuelle algoritme er ikke et medicinsk udstyr, og beregningerne kan kun tilgås af brugere med tilladelse. Få adgang til medicinsk udstyr: INFLUENCE 3.0: Risk of Locoregional recurrence, secondary contralateral tumors
INFLUENCE 3.0: Risk of Locoregional recurrence, secondary contralateral tumors (NABOR)

INFLUENCE 3.0 is a flexible model to predict time-dependent individual risks of locoregional recurrence at a 5-year scale; it can support clinical decision-making regarding personalized follow-up strategies for curatively treated non-metastatic breast cancer patients.    

Forfattere til forskning: Marissa van Maaren, Tom Hueting, Dominique van Uden, Marjan van Hezewijk, Linda de Munck, Anneke Zeillemaker, Marjanka Schmidt, Gabe Sonke, Karin Groothuis-Oudshoorn, Sabine Siesling
Version: 3.12
  • Offentlig
  • Onkologi
  • {{ modelType }}
  • Detaljer
  • Validering af algoritme
  • Gem input
  • Indlæsning
Skærm
Enheder

{{section.title}}

Beregn resultatet

Indstil flere parametre for at udføre beregningen
Den aktuelle algoritme er ikke et medicinsk udstyr, og beregningerne kan kun tilgås af brugere med tilladelse. Få adgang til medicinsk udstyr: INFLUENCE 3.0: Risk of Locoregional recurrence, secondary contralateral tumors

See results below

{{ resultSubheader }}
{{ $t('download_result_availability') }}
{{ chart.title }}
Resultat-interval {{ additionalResult.min }} til {{ additionalResult.max }}

Betinget information

The results of the INFLUENCE model are intended to assist in tailoring follow-up care to patient needs.

{{ file.classification }}
PRO
Bemærk
Noter er kun synlige i resultatdownloadet og gemmes ikke af Evidencio.

Denne algoritme er beregnet til uddannelses-, trænings- og informationsformål. Den må ikke bruges til at støtte medicinsk beslutningstagning eller til at levere medicinske eller diagnostiske ydelser. Læs vores fulde disclaimer.

Underliggende algoritmer En del af
Kommentarer
Kommentar
Skriv venligst en kommentar
Kommentarer er synlige for alle

Algoritme-feedback

Ingen feedback endnu 1 kommentar {{ model.comments.length }} Kommentarer
På {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} en ikke længere registreret forfatter skrev:
{{ comment.content }}
logo

Log ind for at aktivere Evidencios printfunktioner

For at kunne bruge Evidencios printfunktioner, skal du være logget ind.
Hvis du ikke har en Evidencio Community-konto, kan du oprette en gratis personlig konto på:

https://www.evidencio.com/registration

Trykte resultater - Eksempler {{ new Date().toLocaleString() }}


Fordele ved en Evidencio Community-konto


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Ansvarsfraskrivelse: Beregninger alene bør aldrig diktere patientpleje og er ingen erstatning for professionel dømmekraft.
Evidencio v3.36 © 2015 - 2025 Evidencio. All Rights Reserved