Zdrojem výzkumu byla diskusní fóra na čtyřech českých a jednom slovenském portálu věnovaná zdraví a poruchám příjmu potravy. Obsahovou analýzou 378 příspěvků od 259 dívek byly získány nejčastěji zmiňované faktory podílející se na rozvoji poruch příjmu potravy (PPP) u dospívajících dívek. Kvalitativní obsahovou analýzou textů v internetových diskusích jsme hledali subjektivní významy, které faktorům vzniku onemocnění připisují samy dívky. Byly formulovány následující výzkumné otázky: Které faktory vnímaly dívky jako důležité v období vzniku nemoci? Jaké hypotézy měly / mají dívky o příčině onemocnění? Zjištění diskutujeme v kontextu jiných publikovaných, podobně zaměřených výzkumů. and Four Czech and one Slovak portal dedicated to health matters were used as a research source here. The content analysis of 378 stories collected from 259 girls was the source of the most frequently mentioned factors contributing to the development of eating disorders of adolescent girls. Using the qualitative content analysis of the texts from the discussions we have searched for subjective meaning, which the girls have assigned as the main factors of this disorder’s occurrence. The research questions were formulated: Which factors were perceived by girls as important at the time of the disorder’s onset? What hypotheses were used by the girls to explain the disorder’s cause?
E-government becomes an important element of the emerging e-societies. There is a great diversity of strategies, policies and results related to its introduction. Educational and cultural conditions and possibilities are vital because they generate - or not - interests in ICTs and their various applications. So capacity building for e-government is a coplex porcess, not limited to introduciton of technological and organizational actions. Moreover e-government is costly and will require soon not only social but also econimic evaluation. These issues are explored in an illustrative case study of e-services in Poland. and Lech W. Zacher, Tomasz Białobłocki
The Internet has become an important source of information for physicians seeking immediate data for the management of patients and for those developing decision-making methodologies and guidelines for clinical practice. In this study, components and subsystems of a medical decision support system are presented. An artificial neural network model, which is one of the subsystems of the differential diagnosis component, has been proposed as a reasoning tool to support medical diagnosis. The input data of artificial neural network models used in different medical diagnosis can be obtained via the Internet. The present study is concerned with the application of artificial neural network model to diabetes prediction. Demographic and medical data of diabetics and non-diabetics obtained via the Internet were used as the artificial neural network inputs. The accuracy of the neural network's results has shown that the diabetes prediction is feasible by the neural network described in this study.
Vyhodnocení léčebných postupů a jejich výsledků je stále podstatnější součástí aktuální medicíny, ve které je kladen důraz na efektivní využívání zdravotnických technologií (HTA). Na rozdíl od randomizovaných studií zahrnujících přísně selektované skupiny pacientů splňující vstupní a vylučovací kritéria, poskytují reálnou představu o bezpečnosti a efektivitě léčby multicentrické klinické registry. Dobře připravené registry jsou výzkumnou databází a uživatelským prostředím umožňujícím sběr parametrických a snadno analyzovatelných dat. Pro zajištění maximální kvality zadaných údajů existují některé technologické prostředky, nicméně zásadním je spolupráce uživatele, který do registru data zadává. Smysluplným je pouze takový registr, který poskytuje odpovědi na odborné hypotézy, pro které byl vytvořen. Klíčová role je přisuzována zpětné vazbě, tzn. průběžnému informování uživatelů formou výstupů z registru, tzv. benchmarking nebo reporting. Příkladem registru, který splňuje výše definovaná kritéria, je anglicky vedený registr s garancí České kardiologické společnosti (ČKS), který obsahuje údaje o asi 95 % katetrových implantací aortální chlopně v České republice – Czech TAVI Registry (CTR). CTR patří i díky plnění výše popsaných zásad k nejkvalitněji vedeným registrům, které jsou spravovány Institutem biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity (IBA MU). V práci jsou uvedeny některé výstupy z CTR, registru, který je založen na obecném systému pro design klinických registrů pojmenovaném TrialDB2. Ten představuje databázový systém klinických registrů rozvíjený IBA MU. Autoři v této práci popisují v současnosti používané databázové systémy pro vedení registrů a vlastní analytické výstupy, které jsou všem centrům a uživatelům pravidelně poskytovány formou reportingu. Klíčová slova: Czech TAVI Registry – klinické registry TrialDB – parametrický sběr dat – reporting, Assessment of the treatment procedures and their results is increasingly important in current medicine. The emphasis is put on an effective use of the health technologies (HTA). Unlike randomised studies, which involve strictly selected groups of patients who meet inclusion and exclusion criterias, the multicentre clinical registries provide a real-life picture of the treatment safety and effectiveness. Well prepared registries involve both research database and a friendly user interface enabling collection of parametric and easily analyzable data. Although there are some technological aspects aiming to ensure a maximum quality of entered data, cooperation with the users and data managers is essential. Such a registry, otherwise meaningful, must provide answers to previously defined medical hypotheses. Regular feedback to users (so called benchmarking or reporting) is considered to be of key importance. The Czech TAVI Registry (CTR) is a good example of reaching all of the above defined criterias. This registry contains data of approximately 95 % of all transcatheter aortic valve implantations (TAVI) performed in the Czech Republic. It is based on a general system aimed at the design of clinical trials, namely the TrialDB2 (a database system for clinical registries developed by the Institute of Biostatistics and Analyses at the Masaryk University (IBA MU). CTR has been run as an English-language version under the auspices of the Czech Society of Cardiology and represents one of the top-quality registries maintained by IBA MU. This paper presents the currently available database systems and some reports from this particular registry. Key words: clinical registries TrialDB – Czech TAVI Registry – parametric data collection – reporting, and Milan Bláha, Petr Kala, Daniel Klimeš, Ivo Bernat, Marian Branny, Pavel Červinka, Jan Horák, Viktor Kočka, Martin Mates, Petr Němec, Ladislav Pešl, Roman Štípal, Josef Šťásek, Michael Želízko