《三步攻略》

精准估计例子：成人与儿童 肢端肥大症

此文发布日期： 2025年 5月5日
阅读时间：1分钟

如何结合观测、真实数据与Keras360 计算器 。

视频展示了肢端肥大症的精准估计程序。所称的可靠信息和数据来源通常源于医保和医院，而若能参考疾病登记数据库提供的数字，将是更为可信的案例。值得注意的是，”靠谱”和”精准”二者具有明显区别。许多疾病在体内的传播过程往往存在时间差，从察觉不适到求医，再到最终确诊，均存在一定的延迟。尽管数据本身具有可靠性，但仍需借助特定算法进行精准估算。

数该计算器功能可适用于多种疾病，但不包括性传播疾病和出生时的遗传疾病。国家人口数据及深入分析已被整合至计算机系统中。

计算器和分析协议到底有多精准？

为了这课题 Keras360 在 2024 年 1 月的研究中重新计算了罕见与常见疾病的病患率。以下的表格 1 不仅展示了可靠的数据库，例如国家疾病登记处（Disease Registry）、美国疾病控制与预防中心（Centers for Disease Control and Prevention, CDC）、初级卫生保健的真实世界数据（Real World Data, RWD）的相关数据，还包含了 Keras360 计算器所提供的精准估计的总病患人数（Precise, N）及病患率（Prevalence Rate）。精准估计会比传统公式和报道来的高。那是因为精准估计也包含还未确诊 undiagnosed、高风险人群。传统方式也比较低是因为它是完全靠观测数据 (Reported, N)。

Precise (N) = 已被确诊 Diagnosed + 未确诊 Undiagnosed

为了验证Keras360开发的计算器和分析协议的精准度，我们展示了三种罕见疾病和三种常见疾病。所述罕见疾病包括：成人肢端肥大症（Acromegaly）、肺动脉高压（Pulmonary Arterial Hypertension, PAH）以及嗜酸细胞增多综合征（Hypereosinophilic Syndrome, HES）。需注意的是，在医学领域，HES的诊治方案仍在不断更新。Keras360对病患率差距的估计并未显著，但必须再次指出，疾病通常需要时间才会蔓延，而患者也需一定时间才能察觉到身体的不适。因此，医师在医院中观察到的病例并不代表全国范围内的患者均已获得确诊。根据相同的原理，癌症和血癌均呈现阶段性的侵袭，影响健康的身体。因此，未求医和被确诊并不等于没有疾病。♤

FAQ 常见问题

以下FAQ问答在2025年8月20日 更新。点击常见问题以了解更多信息。

Q1 ：在构建这个计算器的背景下，Keras360 是否有必要访问个人医疗记录，特别是个别患者的记录？

对于这个特定的计算器，Keras360 不需要访问医疗记录俗称为各体资料。在半自动化分析协议里，用户只需要输入与诊断患者相关的基本人群参数。例如平均或中位年龄、受影响的年龄范围，以及在指定观察年份内的患者总数。

Q2 ：我的国家含有统计人口登记册；然而，并不严格执行要求所有新生儿必须登记在国家数据库里。此外，并非所有人，包括成年人，都拥有身份证。有时，某些个体可能被视为游牧民族，暂时居住在特定地点有限的时间。我唯一可靠的数据来自我所在医院的病人记录。

此查询包括两个组成部分，均与相同主题有关——分母：i）未被计算但仍然活着的人，这些人可能需要医疗干预和预防措施；ii）跟踪和追踪缺乏永久住所的人，并可能没有身份证或出生证明。在位于水の屋的Keras360，我们拥有必要的分析专长，可以优化分配给方程中分母的参数（请参阅视频，步骤2）。必须重申，关于传染病的分析采用不同的分析框架；COVID-19演示就是一个相关的例子。关于性传播疾病（STD/STIs）的演示也可根据请求提供。

根据项目的假设和目标，应用不同的技术可能对跟踪和追踪过程有利。

Q3 : 这计算器是否能提供关于感染病毒、疫情里的共病患？

此计算器的设计未考虑个人利率之间的接触率这一概念，而这是感染动态在群体中持久性和传播的关键组成部分。有关替代蓝图的更多见解，您可以参考COVID-19演示。

相关信息 :