Ponad 7000 publikacji medycznych!
Statystyki za 2021 rok:
odsłony: 8 805 378
Artykuły w Czytelni Medycznej o SARS-CoV-2/Covid-19

Poniżej zamieściliśmy fragment artykułu. Informacja nt. dostępu do pełnej treści artykułu
© Borgis - Nowa Pediatria 2/2019, s. 63-68 | DOI: 10.25121/NP.2019.23.2.63
Piotr Wieniawski, *Bożena Werner
Charakterystyka kliniczna grupy młodzieży z nadciśnieniem tętniczym z wykorzystaniem twarzy Chernoffa jako metody obrazowania wielu zmiennych
Clinical characteristics of the group of adolescents with hypertension with using Chernoff faces as a method of displaying multivariate data.
Klinika Kardiologii Wieku Dziecięcego i Pediatrii Ogólnej, Warszawski Uniwersytet Medyczny
Kierownik Kliniki: prof. dr hab. n. med. Bożena Werner
Summary
Introduction. Chernoff faces, invented by Herman Chernoff in 1973, is a method of displaying multivariate data in the shape of a human face.
Aim. The aim of the study was to characterize the group of adolescents with hypertension identified in the course of screening tests and to display it with the aid of Chernoff faces.
Material and methods. The study group consisted of 690 middle and high school students aged 15-17, from randomly selected Warsaw and sub-Warsaw schools, 366 boys and 324 girls who underwent screening tests (I stage). Among them 40 students were diagnosed with arterial hypertension and qualified for diagnosis in the Department of Cardiology (II stage).
Results. The results were presented graphically using Chernoff faces.
Conclusions. Chernoff faces show the characteristics of small groups of patients differing from each other by a large number of analyzed parameters in much more efficient, effective and interesting way than standard charts and tables.



Wstęp
Twarze Chernoffa są metodą statystyczną wizualizacji danych zaproponowaną w 1973 roku przez Hermana Chernoffa. W metodzie tej wartości różnych wymiarów prezentowane są przez kształt, wielkość bądź rozmieszczenie poszczególnych elementów twarzy (nos, usta, oczy, brwi itd.) (1-3). Twarze Chernoffa należą do grupy wielowymiarowych wykresów obrazkowych, które są jedną z najskuteczniejszych technik eksploracyjnej analizy danych.
Podstawową ideą opisywanych wykresów jest przedstawienie indywidualnych jednostek obserwacji, w naszym przypadku pacjentów, za pomocą obiektów graficznych, których własności lub wymiary wartości zmiennych przypisano do zmiennych (zwykle jeden obiekt reprezentuje jeden przypadek). Przypisanie powoduje, że ogólny wygląd obiektu zmienia się w funkcji konfiguracji wartości. Obiekty stanowią wizualne, unikalne dla każdej konfiguracji „reprezentacje”, które mogą zostać rozpoznane przez obserwatora. Analiza takich obrazków może być pomocna przy odkrywaniu określonych grup zarówno prostych zależności, jak i interakcji pomiędzy zmiennymi. Typowe reprezentacje omawianych wykresów to:
1. Obrazki cykliczne: wykresy gwiazdowe, promieniowe, wielokąty – mają postać „koła ze szprychami”, gdzie wartości zmiennych są reprezentowane przez odległości pomiędzy środkiem a brzegiem wykresu.
2. Obrazki sekwencyjne: obrazki kolumnowe, profilowe, liniowe – w tym przypadku stosowany jest prostszy format, gdzie pojedyncze obrazki to małe wykresy sekwencyjne różnych typów.
3. Obrazki kołowe: wykresy obrazkowe kołowe są czymś pośrednim pomiędzy dwiema poprzednimi kategoriami. Wszystkie obrazki mają tu kształt koła, dzielonego jak tort, według wartości kolejnych zmiennych.
4. Twarze Chernoffa: najbardziej wyrafinowane, ten rodzaj wykresu obrazkowego tworzy w zasadzie samodzielną kategorię (1-6).
Człowiek od pierwszych chwil życia uczy się rozpoznawać i rozróżniać ludzką twarz. Przez całe swoje życie w oka mgnieniu musi rozpoznawać, spoglądając na twarze: rodziny, znajomych lub osób publicznych, musi błyskawicznie rozróżniać twarze osób bliskich od obcych. W mózgu człowieka wykształciły się struktury odpowiedzialne za rozpoznawanie twarzy. Oczywiście istnieje wiele podobnych struktur, jak zdolności manualne, umiejętność prowadzenia samochodu, poczucie estetyki itd., jednak czynność odróżniania od siebie twarzy wydaje się być jedną z najbardziej powszechnych i potrzebnych umiejętności. Właśnie ta właściwość ludzkiego mózgu ma w tym przypadku zastosowanie, dzięki czemu osoba analizująca wykresy (twarze) z łatwością dostrzeże różnice pomiędzy nimi (1-6).
Cel pracy
Celem pracy było scharakteryzowanie wyodrębnionej w toku badania przesiewowego grupy młodzieży z nadciśnieniem tętniczym oraz zobrazowanie jej za pomocą narzędzia do graficznego przedstawienia wielu zmiennych, jakim są twarze Chernoffa.
Materiał i metody
Grupę badaną stanowiło 690 gimnazjalistów i licealistów w wieku 15-17 lat, z losowo wybranych szkół warszawskich i podwarszawskich, 366 chłopców i 324 dziewczynki, u których przeprowadzono badania przesiewowe (I etap badania). U wszystkich uczniów wykonano pomiary ciśnienia tętniczego metodą Korotkowa, zgodnie ze standardami zawartymi w 4. Raporcie Grupy Roboczej do Spraw Diagnostyki i Oceny Leczenia Nadciśnienia Tętniczego u Dzieci i Młodzieży (7). U wszystkich pacjentów zebrano szczegółowy wywiad rodzinny. Wykonano pomiary antropometryczne: wzrost, masa ciała, BMI, pomiar obwodu talii, pomiar obwodu bioder, pomiar obwodu ramienia, wskaźnik talia-biodra – WHR (ang. waist to hip ratio) jako stosunek obwodu pasa (mierzonego między dolnym brzegiem łuków żebrowych a talerzami biodrowymi) do obwodu bioder (w miejscu największego obwodu pośladków, poniżej talerzy biodrowych), wskaźnik obwodu pasa do wysokości ciała – WHtR (ang. waist to height ratio), wskaźnik obwodu bioder do wysokości ciała – BAI (ang. body adiposity index). Wykonano pomiary grubości fałdu skórno-tłuszczowego pod łopatką, na tylnej powierzchni swobodnie opuszczonego ramienia, w połowie jego długości, grubości fałdu skórno-tłuszczowego na brzuchu w połowie odległości między pępkiem a kolcem biodrowym przednim górnym oraz w 1/3 odległości pomiędzy kolcem biodrowym przednim górnym a spojeniem łonowym.
Z badanej grupy wyodrębniono 40 uczniów z rozpoznaniem nadciśnienia tętniczego, których zakwalifikowano do diagnostyki w Klinice Kardiologii (II etap badania). Na badania specjalistyczne zgłosiło się 26 pacjentów: 15 chłopców i 11 dziewcząt.
U wszystkich pacjentów przyjętych do Kliniki Kardiologii zebrano szczegółowy wywiad, przeprowadzono badanie przedmiotowe, wykonano badania laboratoryjne: morfologia krwi obwodowej, pełny lipidogram (cholesterol całkowity, frakcja HDL, frakcja LDL, trójglicerydy), stężenie glukozy na czczo, w przypadku nieprawidłowej glikemii na czczo – doustny test obciążenia glukozą oraz hemoglobina glikowana, TSH, kreatynina, jonogram (K, Na, Ca, Mg), mocznik, kwas moczowy, aktywność transaminaz wątrobowych: GOT, GPT, badanie ogólne moczu, posiew moczu, mikroalbuminuria w pojedynczej próbce moczu, 24-godzinne monitorowanie ciśnienia tętniczego (ang. ambulatory blood pressure monitoring – ABPM), spoczynkowy 12-odprowadzeniowy EKG, rutynowe, przeglądowe zdjęcie klatki piersiowej, wykonano badanie echokardiograficzne z wyliczeniem indeksu masy lewej komory serca (ang. left ventricular mass index – LVMI), oftalmoskopową ocenę dna oka, badanie ultrasonograficzne jamy brzusznej z oceną nerek, nadnerczy, aorty brzusznej, przestrzeni zaotrzewnowej oraz ocenę przepływu w tętnicach nerkowych metodą dopplerowską (8, 9).
Podczas interpretacji ABPM uwzględniano następujące parametry: średnie ciśnienie skurczowe w ciągu całej doby, dnia i nocy (ang. systolic blood pressure – 24SBP, DSBP, DDBP) i rozkurczowe (ang. diastolic blood pressure – 24DBP, NSBP, NDBP), dipp – nocny spadek ciśnienia tętniczego, średnie ciśnienie tętnicze (ang. mean blood pressure – MAP, średnie ciśnienie tętnicze), czyli suma ciśnienia rozkurczowego i 1/3 różnicy pomiędzy ciśnieniem skurczowym a rozkurczowym, ładunek ciśnienia tętniczego skurczowego (SPL) i rozkurczowego (DPL), dla okresu dnia (ang. day systolic pressure load – DSPL; ang. day diastolic pressure load – DDPL) i nocy (ang. night systolic pressure load – NSPL; ang. night diastolic pressure load – NDPL). Ładunek ciśnienia tętniczego definiowano jako odsetek pomiarów przekraczających 95. centyl dla wzrostu i płci, ciśnienie tętna (ang. pulse pressure PP = SBP – DBP) dla okresu dnia i nocy (DPP, NPP).

Powyżej zamieściliśmy fragment artykułu, do którego możesz uzyskać pełny dostęp.
Mam kod dostępu
  • Aby uzyskać płatny dostęp do pełnej treści powyższego artykułu albo wszystkich artykułów (w zależności od wybranej opcji), należy wprowadzić kod.
  • Wprowadzając kod, akceptują Państwo treść Regulaminu oraz potwierdzają zapoznanie się z nim.
  • Aby kupić kod proszę skorzystać z jednej z poniższych opcji.

Opcja #1

24

Wybieram
  • dostęp do tego artykułu
  • dostęp na 7 dni

uzyskany kod musi być wprowadzony na stronie artykułu, do którego został wykupiony

Opcja #2

59

Wybieram
  • dostęp do tego i pozostałych ponad 7000 artykułów
  • dostęp na 30 dni
  • najpopularniejsza opcja

Opcja #3

119

Wybieram
  • dostęp do tego i pozostałych ponad 7000 artykułów
  • dostęp na 90 dni
  • oszczędzasz 28 zł
Piśmiennictwo
1. Chernoff H: The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically. J Am Stat Assoc 1973; 68(342): 361-368.
2. Jajuga K: Statystyczna analiza wielowymiarowa. PWN, Warszawa 1993.
3. Lewicki P, Hill T, Czyzewska M: Nonconscious acquisition of information. Am Psychol 1992; 47(6): 796-801.
4. Morris CJ, Ebert DS, Rheingans PL (eds.): Experimental analysis of the effectiveness of features in Chernoff faces. 28th AIPR Workshop: 3D Visualization for Data Exploration and Decision Making; 2000: International Society for Optics and Photonics.
5. Tufte ER: The visual display of quantitative information. Springtown, USA 2001.
6. Flury B, Riedwyl H: Graphical Representation of Multivariate Data by Means of Asymmetrical Faces. J Am Stat Assoc 1981; 76(376): 757-765.
7. The fourth report on the diagnosis, evaluation, and treatment of high blood pressure in children and adolescents. Pediatrics 2004; 114(2 Suppl 4th Report): 555-576.
8. de Simone G, Devereux RB, Daniels SR et al.: Effect of growth on variability of left ventricular mass: assessment of allometric signals in adults and children and their capacity to predict cardiovascular risk. J Am Coll Cardiol 1995; 25(5): 1056-1062.
9. de Simone G, Daniels SR, Devereux RB et al.: Left ventricular mass and body size in normotensive children and adults: assessment of allometric relations and impact of overweight. J Am Coll Cardiol 1992; 20(5): 1251-1260.
10. Urbina E, Alpert B, Flynn J et al.: Ambulatory blood pressure monitoring in children and adolescents: recommendations for standard assessment: a scientific statement from the American Heart Association Atherosclerosis, Hypertension, and Obesity in Youth Committee of the council on cardiovascular disease in the young and the council for high blood pressure research. Hypertension 2008; 52(3): 433-451.
11. Wühl E, Witte K, Soergel M et al.: Distribution of 24-h ambulatory blood pressure in children: normalized reference values and role of body dimensions. J Hypertens 2002; 20(10): 1995-2007.
12. Lurbe E, Sorof JM, Daniels SR: Clinical and research aspects of ambulatory blood pressure monitoring in children. J Pediatr 2004; 144(1): 7-16.
13. Soergel M, Kirschstein M, Busch C et al.: Oscillometric twenty-four-hour ambulatory blood pressure values in healthy children and adolescents: a multicenter trial including 1141 subjects. J Pediatr 1997; 130(2): 178-184.
otrzymano: 2019-05-10
zaakceptowano do druku: 2019-06-14

Adres do korespondencji:
*Bożena Werner
Klinika Kardiologii Wieku Dziecięcego i Pediatrii Ogólnej Warszawski Uniwersytet Medyczny
ul. Żwirki i Wigury 63a, 02-091 Warszawa
tel.: +48 (22) 317-95-88
bozena.werner@wum.edu.pl

Nowa Pediatria 2/2019
Strona internetowa czasopisma Nowa Pediatria