Dabartinis algoritmas nėra medicinos prietaisas, o skaičiavimus gali naudoti tik leidimą turintys naudotojai. Prieiga prie medicinos prietaiso: INFLUENCE 2.0: Risk of Locoregional recurrence, secondary contralateral tumors and distant metastasis in breast cancer
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.    

Tyrimų autoriai: 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
Versija: 3.7
  • Viešoji svetainė
  • Onkologija
  • {{ modelType }}
  • Išsami informacija
  • Patvirtinti modelį
  • Išsaugoti įvestį
  • Įkrovos įvestis

Apskaičiuokite rezultatą

Nustatykite daugiau parametrų skaičiavimams atlikti
Dabartinis algoritmas nėra medicinos prietaisas, o skaičiavimus gali naudoti tik leidimą turintys naudotojai. Prieiga prie medicinos prietaiso: INFLUENCE 2.0: Risk of Locoregional recurrence, secondary contralateral tumors and distant metastasis in breast cancer

See results below

{{ resultSubheader }}
{{ chart.title }}
Rezultatų intervalas {{ additionalResult.min }} į {{ additionalResult.max }}

Sąlyginė informacija

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

{{ file.classification }}
PRO
Pastaba
Pastabos matomos tik rezultatų atsisiuntimo metu ir \"Evidencio\" jų neišsaugo.

Šis modelis pateikiamas švietimo, mokymo ir informavimo tikslais. Jis neturi būti naudojamas medicininiams sprendimams priimti arba medicininėms ar diagnostinėms paslaugoms teikti. Perskaitykite visą mūsų disclaimer.

Pagrindiniai modeliai Dalis
Komentarai
Komentaras
Įveskite komentarą
Komentarai matomi visiems

Atsiliepimai apie modelį

Atsiliepimų dar nėra 1 komentaras {{ model.comments.length }} Komentarai
Svetainėje {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} nebeužregistruotas autorius rašė:
{{ comment.content }}
logo

Prisijunkite, kad įjungtumėte \"Evidencio\" spausdinimo funkcijas

Kad galėtumėte naudotis \"Evidencio\" spausdinimo funkcijomis, turite būti prisijungę.
Jei neturite \"Evidencio\" bendruomenės paskyros, galite susikurti nemokamą asmeninę paskyrą adresu:

https://www.evidencio.com/registration.

Atspausdinti rezultatai - Pavyzdžiai {{ new Date().toLocaleString() }}


\"Evidencio\" bendruomenės paskyros privalumai


With an Evidencio Community account you can:

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


Atsakomybės apribojimas: vien tik skaičiavimai niekada neturėtų nulemti pacientų priežiūros ir negali pakeisti profesionalaus vertinimo.
Evidencio v3.25 © 2015 - 2024 Evidencio. All Rights Reserved