آمار پارامتری
آمار پارامتری
آمار پارامتری به مجموعه روش‌های آماری‌ای گفته میشود که مدل‌ای پارامتری برای پدیدهٔ احتمالی مورد مطالعه فرض میشود و همهٔ استنتاج‌های آماری از آن پس بر اساس آن مدل انجام میشود.
به عنوان مثال فرض میشود که توزیع نمره‌های یک امتحان از توزیع نرمال پیروی میکند. در نتیجه برای مشخص‌شدن توزیع احتمال، کافی است میانگین و واریانس توزیع را از روی داده‌های تجربی (نمره‌های دانش‌آموزان) به دست بیاوریم. حال برای پاسخ‌گفتن به سوال‌هایی چون «درصد دانش‌آموزانی که نمره‌ای بین ۱۰ تا ۱۵ آورده‌اند» از تابع توزیع به دست آمده استفاده می‌کنیم (البته بدیهی است که روش‌های ساده‌تری نیز برای چنین کاری وجود دارد).
نقطهٔ ضعف این شیوهٔ تحلیل آماری این است که در صورتی که مدل فرض‌شده با واقعیت تطبیق نداشته باشد، نتیجه‌گیری‌ها صحیح نخواهد بود.
آماره
آماره در آمار به عددی گویند که یک توزیع نمونه‌برداری را خلاصه‌سازی یا توصیف میکند.
تابع U=g(X۱, X۲, …, Xn) از نمونهٔ تصادفی X۱, X۲, …, Xn را که در آن پارامتر مجهولی وجود نداشته باشد یک آماره می‌گویند. در این تعریف U یک متغیر تصادفی است که توزیع آن ممکن است به پارامتر بستگی نداشته باشد؛ اما تنها آماره‌هایی برای برآورد کردن مفید هستند که توزیعشان به پارامتر مجهول بستگی داشته باشد و اطلاعاتی در مورد این پارامتر به ما بدهند.
آنتروپی آماری
انتروپی آماری یک کمیت ترمودینامیکی است که در شیمی‌فیزیک کاربردهای فراوان دارد.
استنباط آماری
چنانچه به جای مطالعه کل اعضای جامعه، بخشی از آن با استفاده از فنون نمونه‌گیری انتخاب شده، و مورد مطالعه قرار گیرد و بخواهیم نتایج حاصل از آن را به کل جامعه تعمیم دهیم از روشهایی استفاده میشود که موضوع آمار استنباطی (Inferential statistics) است. آن چه که مهم است این است که در گذر از آمار توصیفی به آمار استنباطی یا به عبارت دیگر از نمونه به جامعه بحث و نقش احتمال شروع میشود. در واقع احتمال، پل رابط بین آمار توصیفی و استنباطی به حساب می‌آید.
توزیع جامعه
توزیع جامعه یا توزیع جمعیت (به انگلیسی: Population distribution) در آمار به توزیع تمام مشاهدات امکان پذیر را گویند.
چولگی
در آمار و نظریه احتمالات چولگی نشان دهنده میزان عدم تقارن توزیع احتمالی است. اگر داده‌ها نسبت به میانگین متقارن باشند، چولگی برابر صفر خواهد بود.
تعریف
چولگی برابر با گشتاور سوم نرمال شده است. چولگی در حقیقت معیاری از وجود یا عدم تقارن تابع توزیع می باشد. برای یک توزیع کاملاً متقارن چولگی صفر و برای یک توزیع نامتقارن با کشیدگی به سمت مقادیر بالاتر چولگی مثبت و برای توزیع نامتقارن با کشیدگی به سمت مقادیر کوچکتر مقدار چولگی منفی است.
داده‌کاوی
داده کاوی، پایگاهها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع میتوان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
در سال 1960 آماردانان اصطلاح "Data Fishing" یا "Data Dredging"به معنای "صید داده" را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده ها در پایگاه های داده یا Database اصطلاح "Data Mining" یا داده کاوی در حدود سال 1990 رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر "Data Archaeology"یا "Information Harvesting" یا "Information Discovery" یا"Knowledge Extraction" نیز بکار رفته اند.
اصطلاح Data Mining همان طور که از ترجمه آن به معنی داده کاوی مشخص میشود به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.
مقدمه
بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند. تکنیک‌های داده‌کاوی به طور تاریخی به گونه‌ای گسترش یافته‌اند که به سادگی میتوان آنها را بر ابزارهای نرم‌افزاری و ... امروزی تطبیق داده و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را برد.
در صورتی که سیستم‌های Data Mining بر روی سکوهای Client/Server قوی نصب شده باشد و دسترسی به بانکهای اطلاعاتی بزرگ فراهم باشد، میتوان به سوالاتی از قبیل :کدامیک از مشتریان ممکن است خریدار کدامیک از محصولات آینده شرکت باشند، چرا، در کدام مقطع زمانی و بسیاری از موارد مشابه پاسخ داد.
ویژگی‌ها
یکی از ویژگیهای کلیدی در بسیاری از ابتکارات مربوط به تامین امنیت ملی، داده کاوی است. داده کاوی که به عنوان ابزاری برای کشف جرایم، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات به کار می‌رود، در بر گیرنده ابزارهای تجزیه و تحلیل اطلاعات به منظور کشف الگوهای معتبر و ناشناخته در بین انبوهی از داده هاست. داده کاوی غالباً در زمینه تامین امنیت ملی به منزله ابزاری برای شناسایی فعالیت‌های افراد خرابکار شامل جابه جایی پول و ارتباطات بین آنها و همچنین شناسایی و ردگیری خود آنها با برسی سوابق مربوط به مهاجرت و مسافرت هاست. داده کاوی پیشرفت قابل ملاحظه‌ای را در نوع ابزارهای تحلیل موجود نشان می‌دهد اما محدودیتهایی نیز دارد. یکی از این محدودیت‌ها این است که با وجود اینکه به آشکارسازی الگوها و روابط کمک میکند اما اطلاعاتی را در باره ارزش یا میزان اهمیت آنها به دست نمی‌دهد. دومین محدودیت آن این است که با وجود توانایی شناسایی روابط بین رفتارها و یا متغیرها لزوماً قادر به کشف روابط علت و معلولی نیست. موفقیت داده کاوی در گرو بهره گیری از کارشناسان فنی و تحلیل گران کار آزموده‌ای است که از توانایی کافی برای طبقه بندی تحلیل‌ها و تغییر آنها برخوردار هستند. بهره برداری از داده کاوی در دو بخش دولتی و خصوصی رو به گسترش است. صنایعی چون بانکداری، بیمه، بهداشت و بازار یابی آنرا عموماً برای کاهش هزینه‌ها، ارتقاء کیفی پژوهش‌ها و بالاتر بردن میزان فروش به کار می‌برند. کاربرد اصلی داده کاوی در بخش دولتی به عنوان ابزاری برای تشخیص جرایم بوده‌است اما امروزه دامنه بهره برداری از آن گسترش روزافزونی یافته و سنجش و بهینه سازی برنامه‌ها را نیز در بر می‌گیرد. بررسی برخی از برنامه‌های کاربردی مربوط به داده کاوی که برای تامین امنیت ملی به کار می‌روند، نشان دهنده رشد قابل ملاحظه‌ای در رابطه با کمیت و دامنه داده‌هایی است که باید تجزیه و تحلیل شوند. توانایی‌های فنی در داده کاوی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار اند اما عوامل دیگری نیز مانند چگونگی پیاده سازی و نظارت ممکن است نتیجه کار را تحت تأثیر قرار دهند. یکی از این عوامل کیفیت داده هاست که بر میزان دقت و کامل بودن آن دلالت دارد. عامل دوم میزان سازگاری نرم‌افزار داده کاوی با بانکهای اطلاعاتی است که از سوی شرکت‌های متفاوتی عرضه می‌شوند عامل سومی که باید به آن اشاره کرد به بیراهه رفتن داده کاوی و بهره برداری از داده‌ها به منظوری است که در ابتدا با این نیت گرد آوری نشده‌اند. حفظ حریم خصوصی افراد عامل دیگری است که باید به آن توجه داشت. اصولاً به پرسش‌های زیر در زمینه داده کاوی باید پاسخ داده شود:
سازمانهای دولتی تا چه حدی مجاز به بهره برداری از داده‌ها هستند؟
آیا از داده‌ها در چارچوبی غیر متعارف بهره برداری میشود؟
کدام قوانین حفظ حریم خصوصی ممکن است به داده کاوی مربوط شوند؟
کاوش در داده‌ها بخشی بزرگ از سامانه‌های هوشمند است. سامانه‌های هوشمند زیر شاخه‌ایست بزرگ و پرکاربرد از زمینه علمی جدید و پهناور یادگیری ماشینی که خود زمینه‌ای‌ست در هوش مصنوعی.
فرایند گروه گروه کردن مجموعه‌ای از اشیاء فیزیکی یا مجرد به صورت طبقه‌هایی از اشیاء مشابه هم را خوشه‌بندی می‌نامیم.
با توجه به اندازه‌های گوناگون (و در اغلب کاربردها بسیار بزرگ و پیچیده) مجموعه‌های داده‌ها مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های به کار رفته معیاری مهم در مفاهیم مربوط به کاوش در داده‌ها است.
کاوش‌های ماشینی در متون حالتی خاص از زمینهٔ عمومی‌تر کاوش در داده‌ها بوده، و به آن دسته از کاوش‌ها اطلاق میشود که در آنها داده‌های مورد مطالعه از جنس متون نوشته شده به زبان‌های طبیعی انسانی باشد.
چیستی
داده کاوی به بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق میشود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Laming Method) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل میشود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:
قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط میشود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص میکند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولد یک نوزاد و خرید پوشک.
پیش بینی(Prediction): در پیش بینی هدف پیش بینی یک متغیر پیوسته می باشد. مانند پیش بینی نرخ ارز یا هزینه های درمانی.
رده بندی یا طبقه بندی (Classification): فرآیندی برای پیدا کردن مدلی است که رده های موجود در داده‌ها را تعریف می نماید و متمایز می کند، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها(متغیر هدف) ناشناخته می باشد، استفاده نمود. در حقیقت در رده بندی بر خلاف پیش بینی، هدف پیش بینی مقدار یک متغیر گسسته است. روش های مورد استفاده در پیش بینی و رده بندی عموما یکسان هستند.
خوشه بندی(Clustering): گروه بندی مجموعه ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه های دیگر داشته باشند.
مصورسازی (visualization): مصورسازی داده ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش های اکتشاف در داده ها می باشد.
برنامه‌های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار می‌روند از امکاناتی چون پرس و جوی ساخت یافته (Structured query) که در بسیاری از بانکهای اطلاعاتی یافت میشود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامه‌های مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیت‌ها از نظر نوع با آنها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verifiction)را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تایید یا رد آن بررسی می‌شوند. به طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید. کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارایه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روشهایی برای کشف روابط بکار برده می‌شوند و به کمک الگوریتم‌هایی روابط چند بعدی بین داده‌ها تشخیص داده شده و آنهایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی می‌شوند. به طور مثال در یک فروشگاه سخت‌افزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آنها با فروشگاه رابطه‌ای برقرار شود.
در نتیجه قابلیت‌های پیچیده‌اش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب. بعضی از ناظران داده کاوی را مرحله‌ای در روند کشف دانش در پایگاه داده‌ها می‌دانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تساعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش می‌باشد. بسیاری از پیشرفت‌ها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه‌مندی به داده کاوی در بخش‌های خصوصی و عمومی سهمی داشته‌اند. بعضی از این تغییرات شامل:
رشد شبکه‌های کامپیوتری که در ارتباط برقرار کردن پایگاهها داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
توسعه افزایش تکنیکهایی بر پایه جستجو مثل شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های پیشرفته.
گسترش مدل محاسبه کلاینت سروری که به کاربران اجازه دسترسی به منابع داده‌های متمرکز شده را از روی دسک تاپ می‌دهد.
و افزایش توانایی به تلفیق داده از منابع غیر متناجس به یک منبع قابل جستجو می‌باشد.
علاوه بر پیشرفت ابزارهای مدیریت داده، افزایش قابلیت دسترسی به داده و کاهش نرخ نگهداری داده نقش ایفا میکند. در طول چند سال گذشته افزایش سریع جمع آوری و نگه داری حجم اطلاعات وجود داشته‌است. با پیشنهادهای برخی از ناظران مبنی بر آنکه کمیت داده‌های دنیا به طور تخمینی هر ساله دوبرابر می‌گردد. در همین زمان هزینه ذخیره سازی داده‌ها بطور قابل توجهی از دلار برای هر مگابایت به پنی برای مگابایت کاهش پیدا کرده‌است. مطابقا قدرت محاسبه‌ها در هر ۱۸ – ۲۴ ماه به دوبرابر ارتقاء پیدا کرده‌است این در حالی است که هزینه قدرت محاسبه رو به کاهش است. داده کاو به طور معمول در دو حوزه خصوصی و عمومی افزایش پیدا کرده‌است. سازمانها داده کاوی را به عنوان ابزاری برای بازدید اطلاعات مشتریان کاهش تقلب و اتلاف و کمک به تحقیقات پزشکی استفاده میکنند. با اینهمه ازدیاد داده کاوی به طبع بعضی از پیاده سازی و پیامد اشتباه را هم دارد.اینها شامل نگرانی‌هایی در مورد کیفیت داده‌ای که تحلیل می‌گردد، توانایی کار گروهی پایگاههای داده و نرم‌افزارها بین ارگانها و تخطی‌های بالقوه به حریم شخصی می‌باشد.همچنین ملاحظاتی در مورد محدودیتهایی در داده کاوی در ارگانها که کارشان تاثیر بر امنیت دارد، نادیده گرفته میشود.
محدودیتهای داده کاوی
در حالیکه محصولات داده کاوی ابزارهای قدرتمندی می‌باشند، اما در نوع کاربردی کافی نیستند.برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گران حرفه‌ای و متخصصان ماهری می‌باشد که بتوانند ترکیب خروجی بوجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند.در نتیجه محدودیتهای داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد.
اگرچه داده کاوی به الگوهای مشخص و روابط آنها کمک میکند، اما برای کاربر اهمیت و ارزش این الگوها را بیان نمی‌کند.تصمیماتی از این قبیل بر عهده خود کاربر است.برای نمونه در ارزیابی صحت داده کاوی، برنامه کاربردی در تشخیص مظنونان تروریست طراحی شده که ممکن است این مدل به کمک اطلاعات موجود در مورد تروریستهای شناخته شده، آزمایش شود.با اینهمه در حالیکه ممکن است اطلاعات شخص بطور معین دوباره تصدیق گردد، که این مورد به این منظور نیست که برنامه مظنونی را که رفتارش به طور خاص از مدل اصلی منحرف شده را تشخیص بدهد.
تشخیص رابطه بین رفتارها و یا متغیرها یکی دیگر از محدودیتهای داده کاوی می‌باشد که لزوماًروابط اتفاقی را تشخیص نمی‌دهد.برای مثال برنامه‌های کاربردی ممکن است الگوهای رفتاری را مشخص کند، مثل تمایل به خرید بلیط هواپیما درست قبل از حرکت که این موضوع به مشخصات درآمد، سطح تحصیلی و استفاده از اینترنت بستگی دارد.در حقیقت رفتارهای شخصی شامل شغل(نیاز به سفر در زمانی محدود)وضع خانوادگی(نیاز به مراقبت پزشکی برای مریض)یا تفریح (سود بردن از تخفیف دقایق پایانی برای دیدن مکان‌های جدید) ممکن است بر روی متغیرهای اضافه تاثیر بگذارد.
ابزارهای داده کاوی
معروف‌ترین ابزارهای داده‌کاوی به ترتیب پرطرفدار بودن
Clementine که نسخه ۱۳ ان با نام SPSS Modeler نامیده میشود.
رپیدماینر
نرم‌افزار وکا
نرم‌افزار
برنامه های کاربردی و نرم‌افزار های داده کاوی متن-باز رایگان
Carrot2: پلتفرمی برای خوشه بندی متن و نتایج جستجو
Chemicalize.org: یک کاوشگر ساختمان شیمیایی و موتور جستجوی وب
ELKI: یک پروژه تحقیقاتی دانشگاهی با تحلیل خوشه ای پیشرفته و روش های تشخیص داده های خارج از محدوده که به زبان جاوا نوشته شده است.
GATE: یک پردازشگر زبان بومی و ابزار مهندسی زبان.
برنامه های کاربردی و نرم‌افزار های داده کاوی تجاری
Angoss KnowledgeSTUDIO: ابزار داده کاوی تولید شده توسط Angoss.
BIRT Analytics: ابزار داده کاوی بصری و تحلیل پیش بینی گر تولید شده توسط Actuate Corporation.
Clarabridge: راه حل تحلیلگر کلاس متن.
(E-NI(e-mining, e-monitor: ابزار داده کاوی مبتنی بر الگوهای موقتی.
IBM SPSS Modeler: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط IBM
Microsoft Analysis Services: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط مایکروسافت
Oracle Data Mining: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط اوراکل (کمیک)
بررسی اجمالی بازار نرم‌افزار های داده کاوی
تا کنون چندین محقق و سازمان بررسی هایی را بر روی ابزار های داده کاوی و راهنماییهایی برای داده کاو ها تهیه دیده اند. این بررسی ها بعضی از نقاط ضعف و قوت بسته های نرم‌افزاری را مشخص می کنند. همچنین خلاصه ای را از رفتار ها، اولویت ها و دید های داده کاوها تهیه کرده اند
درجه آزادی (آمار)
درجه آزادی یکی از مفاهیم بنیادین در آمار است. درک بسیاری از مفاهیم مطرح در آمار وابسته به درک مناسبی از این مفهوم است. بر اساس زمینهٔ کاربرد و شیوهٔ نگرش میتوان تعاریف مختلفی برای آن ارائه نمود که همه یک مفهومند:
در نظریهٔ برآورد:
تعداد مقادیری که یک آماره امکان تغییر دارد
تعداد مشاهدات مستقل منهای تعداد پارامترهای برآورد شده.
بطور معادل: تعداد مشاهدات مستقل منهای تعداد روابط معلوم میان مشاهدات
در نظریه آزمون:
بعد فضای مجهول (مدل کامل) منهای بعد فضای مفروض (مدل مقید)
در جبر خطی:
رتبهٔ یک فرم درجه دوم
بطور معادل: تعداد ابعاد یک زیر فضا که یک بردار می‌تواند آزادانه گردش کند (مربع طول بردار یک فرم درجه دوم است)
درک شهودی
مثال: یک عدد ثابت امکان تغییر ندارد پس درجه آزادی آن برابر صفر است.
یک نقطه در صفحه یک رابطه میان دو متغیر در فضای دو بعدی است. با این نقطه نمیتوان میزان همبستگی خطی دو متغیر را با برآورد خط رگرسیون تخمین زد. چون بینهایت خط از این نقطه گذراست. (تصویر مقابل) در این مثال درجه آزادی صفر است (تعداد مشاهدات مستقل - تعداد روابط معلوم میان مشاهدات = 0) اگر خطی را بعنوان خط رگرسیونی در نظر بگیریم، این مدل نه قابل رد و نه قابل قبول است. بنابراین تعداد نمونه های قابل استفاده برای این مدل صفر است.
برای رسم خط رگرسیون حداقل دو نقطه لازم است. با دو نقطه یک درجه آزادی وجود دارد. از دو نقطه فقط یک خط گذر میکند و این خط تنها برآورد ممکن است. با اینکه دقت برآورد 100 درصد است اما این دقت کاذب به علت کم بودن درجات آزادی و اطلاعات قابل استفاده است. نمونه های زیادی از تحقیقات با رسیدن به دقتی بالا تصور میکنند که مدل بدست آمده مناسب است . در حالی که درجات آزادی کم باعث این اشتباه شده است.
مثال: اگر دو مشاهده داشته باشیم، برای برآورد میانگین دو مشاهدهء مستقل داریم، اما برای برآورد واریانس تنها یک مشاهدهء مستقل وجود دارد. زیرا هر دو مشاهده دارای یک فاصله از میانگین هستند.
دیدگاه فلسفی
برای درک بهتر این مفهوم میتوان درجهء آزادی را یک معادل برای درجهء ابطال پذیری از دیدگاه فلاسفه ای مانند کارل پوپر دانست. اگر در مسئله ای درجات آزادی کم
باشد معادل است با اینکه ابطال پذیری آن مسئله کم است. یعنی با هر مشاهده ای تایید میشود و قابل ابطال نیست.
سازمان آماری
سازمان آماری سازمانی خدماتی است که وظیفهٔ تهیهٔ آمار را بر عهده دارد. دلیل وجود، رشد و مشارکت مشهود آنها در امور مربوط به دولت و جامعةخود، از توانایی آنها در تهیة اطلاعاتی برای حل مسائل مهم ریشه می‌گیرد. ولی اولویتها می‌توانند سریعتر از توانایی سازمان برای تعدیل تلاش تولیدی خود تغییر کنند. به این دلیل، مهم است که مسئولان ارشد آن دارای شم قوی و روابطی باشند که بتوانند مشکلات جدی را شناسایی کرده و آنها را از آنچه ممکن است چیزی جز مسایل گذرا نباشند متمایز کنند.
شاخص‌های پراکندگی
سنجش‌های پراکندگی (به انگلیسی: Measures of Variability) به اعدادی گویند که پراکندگی مجموعه‌ای از مشاهدات یا داده‌های اندازه گیری شده‌ای را خلاصه و توصیف میکنند.
دامنه، واریانس، و انحراف معیار، هر سه نمونه‌هایی از سنجش‌های پراکندگی هستند.
ضریب تغییرات
در نظریه احتمال و آمار ضریب تغییرات (به انگلیسی: coefficient of variation، مخفف:CV) یک معیار بهنجار است که برای اندازه‌گیری توزیع داده‌های آماری به کار می‌رود.
به عبارت دیگر ضریب تغییرات، میزان پراکندگی به ازای یک واحد از میانگین را بیان میکند. این مقدار زمانی تعریف شده است که میانگین صفر نباشد.
این مقدار بی‌بعد است به همین دلیل مناسب برای مقایسه داده‌های آماری است که واحدهای مختلفی دارند.
ضریب تغییرات تنها قابل کاربرد برای مقیاس‌های نسبی است و نمیتوان ار آن برای سنجش مقادیری که می‌توانند مقدار منفی بگیرند استفاده کرد یا به بیان بهتر نمیتوان از آن برای سنجش مقادیر فاصله‌ای بهره برد. مثلاً اگر درجه حرارت را با مقیاس فارنهایت در نظر بگیریم برای آن نمیتوان از ضریب تغییر اسفاده کرد و باید از مقیاس کلوین که همیشه مقداری مثبت است استفاده کرد.
متغیر پنهان
متغیرهای پنهان(در مقابل متغیرهای مشاهده شده)در آمار، متغیرهای هستند که بصورت مسقیم قابل مشاهده نیستند اما از میان متغیرهای دیگر که قابل مشاهده هستند توسط یک الگوی ریاضی استنباط می‌شوند. آنها همچنین بعضی وقت‌ها تحت عنوان متغیرهای پنهان، پارامترها ی مدل، متغیرهای فرضی یا ساختارهای فرضی شناخته می‌شوند.. استفاده متغیرهای پنهان در علوم اجتماعی متداول است، اقتصاد، پزشکی و تا حدی روبوتیک اما تعریف دقیق یک متغیر پنهان در این رشته‌ها کمی متفاوت است. مثال‌های از متغیرهای پنهان در حوزه اقتصاد عبارتند از کیفیت زندگی، اطمینان کار، روحیه، خوشحالی و اصول محافظه‌کاری: اینها متغیرها هستند که مستقیماً نمیتوان آنها را سنجید. با این وجود یک مدل اقتصادی را میتوان از پیوند این متغیرهای پنهان با متغیرهای مشاهده شده (از قبیل تولید ناخالص داخلی) بدست آورد و مقادیر متغیرهای پنهان را از متغیرهای مشاهده شده محاسبه و استنباط نمود.
متغیر تصادفی
در آمار و احتمال متغیر تصادفی متغیری است که مقدار آن از اندازه‌گیری برخی از انواع فرآیندهای تصادفی بدست می‌آید. بطور رسمی‌تر، متغیر تصادفی تابعی است از فضای نمونه به اعداد حقیقی. بطور مستقیم متغیر تصادفی توصیف عددی خروجی یک آزمایش است (مثل برآمدهای ممکن از پرتاب دو تاس (۱و۱) و (۱و۲) و غیره).
متغیرهای تصادفی به دو نوع گسسته (متغیر تصادفی که ممکن است تعداد محدود یا توالی نامحدودی از مقادیر را بگیرد) و پیوسته (متغیری که ممکن است هر مقدار عددی در یک یا چند بازه را بگیرد) طبقه‌بندی می‌شوند. مقادیر ممکن یک متغیر تصادفی می‌تواند نشان‌دهندهٔ برآمدهای آزمایشی که هنوز انجام نشده یا مقادیر بالقوهٔ یک کمیت که مقدارهای موجود آن نامطمئن هستند (مثلا درنتیجه اطلاعات ناقص یا اندازه‌گیری نادقیق) باشد. یک متغیر تصادفی می‌تواند بعنوان یک کمیت که مقدارش ثابت نیست و مقادیر مختلفی را می‌تواند بگیرد در نظر گرفته شود و توزیع احتمال برای توصیف احتمال اتفاق افتادن آن مقادیر استفاده میشود.
متغیرهای تصادفی معمولاً با اعداد حقیقی مقداردهی می‌شوند؛ ولی میتوان انواع دلخواهی مانند مقدارهای بولی، اعداد مختلط، بردارها، ماتریس‌ها، دنباله‌ها، درخت‌ها، مجموعه‌ها، شکل‌ها، منیوفیلدها، توابع و فرآیندها را درنظر گرفت. عبارت المان تصادفی همه این نوع مفاهیم را دربرمی گیرد.
متغیرهای تصادفی که با اعداد حقیقی مقداردهی می‌شوند، در علوم برای پیش‌بینی براساس داده‌های بدست آمده از آزمایش‌های علمی استفاده می‌شوند. علاوه بر کاربردهای علمی، متغیرهای تصادفی برای آنالیز بازیهای قمار و پدیده‌های تصادفی بوجود آمدند. در چنین مواردی تابعی که خروجی را به یک عدد حقیقی می‌نگارد معمولا یک تابع همانی یا بطور مشابه یک تابع بدیهی است و بطور صریح توصیف نشده است. با این وجود در بسیاری از موارد بهتر است متغیر تصادفی را بصورت توابعی از سایر متغیرهای تصادفی درنظر بگیریم که دراینصورت تابع نگاشت استفاده شده در تعریف یک متغیر تصادفی مهم میشود. بعنوان مثال، رادیکال یک متغیر تصادفی با توزیع استاندارد (نرمال) خود یک متغیر تصادفی با توزیع کی دو است. شهود این مطلب بدین صورت است که تصور کنید اعداد تصادفی بسیاری با توزیع نرمال تولید کرده و از هرکدام رادیکال بگیریم و سپس هیستوگرام داده‌های بدست آمده را بکشیم در اینصورت اگر داده‌ها به تعداد کافی باشند، نمودار هیستوگرام تابع چگالی توزیع کی دو را با یک درجه آزادی تقریب خواهد زد.
نام‌های دیگر
در برخی از کتاب‌های قدیمی‌تر به جای «متغیر تصادفی»، اصطلاح‌های «متغیر شانسی» و «متغیر استوکاستیکی» هم به کار رفته است.
انواع
متغیر تصادفی گسسته
متغیر تصادفی پیوسته
با توجه به وضع شمارایی فضای نمونه‌ای S، متغیر می‌تواند گسسته یا پیوسته باشد. اگر S متناهی یا نامتناهی شمارا باشد متغیر تصادفی X گسسته و اگر ناشمارا باشد X پیوسته خواهد بود.
یک توزیع همچنین می تواند از نوع مختلط (mixed) باشد به این صورت که بخشی از آن مقادیر خاصی را بگیرد و بخش دیگر آن مقادیر روی یک بازه را بگیرد.
مقدار موثر
در ریاضیات، جذر متوسط مربع (به انگلیسی: root mean square یا quadratic mean) که با نام مقدار RMS و مقدار مؤثر (به انگلیسی: effective value) نیز شناخته میشود، معیاری آماری از اندازه کمیت متغیر است.
آمار پارامتری به مجموعه روش‌های آماری‌ای گفته میشود که مدل‌ای پارامتری برای پدیدهٔ احتمالی مورد مطالعه فرض میشود و همهٔ استنتاج‌های آماری از آن پس بر اساس آن مدل انجام میشود.
به عنوان مثال فرض میشود که توزیع نمره‌های یک امتحان از توزیع نرمال پیروی میکند. در نتیجه برای مشخص‌شدن توزیع احتمال، کافی است میانگین و واریانس توزیع را از روی داده‌های تجربی (نمره‌های دانش‌آموزان) به دست بیاوریم. حال برای پاسخ‌گفتن به سوال‌هایی چون «درصد دانش‌آموزانی که نمره‌ای بین ۱۰ تا ۱۵ آورده‌اند» از تابع توزیع به دست آمده استفاده می‌کنیم (البته بدیهی است که روش‌های ساده‌تری نیز برای چنین کاری وجود دارد).
نقطهٔ ضعف این شیوهٔ تحلیل آماری این است که در صورتی که مدل فرض‌شده با واقعیت تطبیق نداشته باشد، نتیجه‌گیری‌ها صحیح نخواهد بود.
آماره
آماره در آمار به عددی گویند که یک توزیع نمونه‌برداری را خلاصه‌سازی یا توصیف میکند.
تابع U=g(X۱, X۲, …, Xn) از نمونهٔ تصادفی X۱, X۲, …, Xn را که در آن پارامتر مجهولی وجود نداشته باشد یک آماره می‌گویند. در این تعریف U یک متغیر تصادفی است که توزیع آن ممکن است به پارامتر بستگی نداشته باشد؛ اما تنها آماره‌هایی برای برآورد کردن مفید هستند که توزیعشان به پارامتر مجهول بستگی داشته باشد و اطلاعاتی در مورد این پارامتر به ما بدهند.
آنتروپی آماری
انتروپی آماری یک کمیت ترمودینامیکی است که در شیمی‌فیزیک کاربردهای فراوان دارد.
استنباط آماری
چنانچه به جای مطالعه کل اعضای جامعه، بخشی از آن با استفاده از فنون نمونه‌گیری انتخاب شده، و مورد مطالعه قرار گیرد و بخواهیم نتایج حاصل از آن را به کل جامعه تعمیم دهیم از روشهایی استفاده میشود که موضوع آمار استنباطی (Inferential statistics) است. آن چه که مهم است این است که در گذر از آمار توصیفی به آمار استنباطی یا به عبارت دیگر از نمونه به جامعه بحث و نقش احتمال شروع میشود. در واقع احتمال، پل رابط بین آمار توصیفی و استنباطی به حساب می‌آید.
توزیع جامعه
توزیع جامعه یا توزیع جمعیت (به انگلیسی: Population distribution) در آمار به توزیع تمام مشاهدات امکان پذیر را گویند.
چولگی
در آمار و نظریه احتمالات چولگی نشان دهنده میزان عدم تقارن توزیع احتمالی است. اگر داده‌ها نسبت به میانگین متقارن باشند، چولگی برابر صفر خواهد بود.
تعریف
چولگی برابر با گشتاور سوم نرمال شده است. چولگی در حقیقت معیاری از وجود یا عدم تقارن تابع توزیع می باشد. برای یک توزیع کاملاً متقارن چولگی صفر و برای یک توزیع نامتقارن با کشیدگی به سمت مقادیر بالاتر چولگی مثبت و برای توزیع نامتقارن با کشیدگی به سمت مقادیر کوچکتر مقدار چولگی منفی است.
داده‌کاوی
داده کاوی، پایگاهها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع میتوان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
در سال 1960 آماردانان اصطلاح "Data Fishing" یا "Data Dredging"به معنای "صید داده" را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده ها در پایگاه های داده یا Database اصطلاح "Data Mining" یا داده کاوی در حدود سال 1990 رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر "Data Archaeology"یا "Information Harvesting" یا "Information Discovery" یا"Knowledge Extraction" نیز بکار رفته اند.
اصطلاح Data Mining همان طور که از ترجمه آن به معنی داده کاوی مشخص میشود به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.
مقدمه
بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند. تکنیک‌های داده‌کاوی به طور تاریخی به گونه‌ای گسترش یافته‌اند که به سادگی میتوان آنها را بر ابزارهای نرم‌افزاری و ... امروزی تطبیق داده و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را برد.
در صورتی که سیستم‌های Data Mining بر روی سکوهای Client/Server قوی نصب شده باشد و دسترسی به بانکهای اطلاعاتی بزرگ فراهم باشد، میتوان به سوالاتی از قبیل :کدامیک از مشتریان ممکن است خریدار کدامیک از محصولات آینده شرکت باشند، چرا، در کدام مقطع زمانی و بسیاری از موارد مشابه پاسخ داد.
ویژگی‌ها
یکی از ویژگیهای کلیدی در بسیاری از ابتکارات مربوط به تامین امنیت ملی، داده کاوی است. داده کاوی که به عنوان ابزاری برای کشف جرایم، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات به کار می‌رود، در بر گیرنده ابزارهای تجزیه و تحلیل اطلاعات به منظور کشف الگوهای معتبر و ناشناخته در بین انبوهی از داده هاست. داده کاوی غالباً در زمینه تامین امنیت ملی به منزله ابزاری برای شناسایی فعالیت‌های افراد خرابکار شامل جابه جایی پول و ارتباطات بین آنها و همچنین شناسایی و ردگیری خود آنها با برسی سوابق مربوط به مهاجرت و مسافرت هاست. داده کاوی پیشرفت قابل ملاحظه‌ای را در نوع ابزارهای تحلیل موجود نشان می‌دهد اما محدودیتهایی نیز دارد. یکی از این محدودیت‌ها این است که با وجود اینکه به آشکارسازی الگوها و روابط کمک میکند اما اطلاعاتی را در باره ارزش یا میزان اهمیت آنها به دست نمی‌دهد. دومین محدودیت آن این است که با وجود توانایی شناسایی روابط بین رفتارها و یا متغیرها لزوماً قادر به کشف روابط علت و معلولی نیست. موفقیت داده کاوی در گرو بهره گیری از کارشناسان فنی و تحلیل گران کار آزموده‌ای است که از توانایی کافی برای طبقه بندی تحلیل‌ها و تغییر آنها برخوردار هستند. بهره برداری از داده کاوی در دو بخش دولتی و خصوصی رو به گسترش است. صنایعی چون بانکداری، بیمه، بهداشت و بازار یابی آنرا عموماً برای کاهش هزینه‌ها، ارتقاء کیفی پژوهش‌ها و بالاتر بردن میزان فروش به کار می‌برند. کاربرد اصلی داده کاوی در بخش دولتی به عنوان ابزاری برای تشخیص جرایم بوده‌است اما امروزه دامنه بهره برداری از آن گسترش روزافزونی یافته و سنجش و بهینه سازی برنامه‌ها را نیز در بر می‌گیرد. بررسی برخی از برنامه‌های کاربردی مربوط به داده کاوی که برای تامین امنیت ملی به کار می‌روند، نشان دهنده رشد قابل ملاحظه‌ای در رابطه با کمیت و دامنه داده‌هایی است که باید تجزیه و تحلیل شوند. توانایی‌های فنی در داده کاوی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار اند اما عوامل دیگری نیز مانند چگونگی پیاده سازی و نظارت ممکن است نتیجه کار را تحت تأثیر قرار دهند. یکی از این عوامل کیفیت داده هاست که بر میزان دقت و کامل بودن آن دلالت دارد. عامل دوم میزان سازگاری نرم‌افزار داده کاوی با بانکهای اطلاعاتی است که از سوی شرکت‌های متفاوتی عرضه می‌شوند عامل سومی که باید به آن اشاره کرد به بیراهه رفتن داده کاوی و بهره برداری از داده‌ها به منظوری است که در ابتدا با این نیت گرد آوری نشده‌اند. حفظ حریم خصوصی افراد عامل دیگری است که باید به آن توجه داشت. اصولاً به پرسش‌های زیر در زمینه داده کاوی باید پاسخ داده شود:
سازمانهای دولتی تا چه حدی مجاز به بهره برداری از داده‌ها هستند؟
آیا از داده‌ها در چارچوبی غیر متعارف بهره برداری میشود؟
کدام قوانین حفظ حریم خصوصی ممکن است به داده کاوی مربوط شوند؟
کاوش در داده‌ها بخشی بزرگ از سامانه‌های هوشمند است. سامانه‌های هوشمند زیر شاخه‌ایست بزرگ و پرکاربرد از زمینه علمی جدید و پهناور یادگیری ماشینی که خود زمینه‌ای‌ست در هوش مصنوعی.
فرایند گروه گروه کردن مجموعه‌ای از اشیاء فیزیکی یا مجرد به صورت طبقه‌هایی از اشیاء مشابه هم را خوشه‌بندی می‌نامیم.
با توجه به اندازه‌های گوناگون (و در اغلب کاربردها بسیار بزرگ و پیچیده) مجموعه‌های داده‌ها مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های به کار رفته معیاری مهم در مفاهیم مربوط به کاوش در داده‌ها است.
کاوش‌های ماشینی در متون حالتی خاص از زمینهٔ عمومی‌تر کاوش در داده‌ها بوده، و به آن دسته از کاوش‌ها اطلاق میشود که در آنها داده‌های مورد مطالعه از جنس متون نوشته شده به زبان‌های طبیعی انسانی باشد.
چیستی
داده کاوی به بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق میشود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Laming Method) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل میشود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:
قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط میشود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص میکند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولد یک نوزاد و خرید پوشک.
پیش بینی(Prediction): در پیش بینی هدف پیش بینی یک متغیر پیوسته می باشد. مانند پیش بینی نرخ ارز یا هزینه های درمانی.
رده بندی یا طبقه بندی (Classification): فرآیندی برای پیدا کردن مدلی است که رده های موجود در داده‌ها را تعریف می نماید و متمایز می کند، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها(متغیر هدف) ناشناخته می باشد، استفاده نمود. در حقیقت در رده بندی بر خلاف پیش بینی، هدف پیش بینی مقدار یک متغیر گسسته است. روش های مورد استفاده در پیش بینی و رده بندی عموما یکسان هستند.
خوشه بندی(Clustering): گروه بندی مجموعه ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه های دیگر داشته باشند.
مصورسازی (visualization): مصورسازی داده ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش های اکتشاف در داده ها می باشد.
برنامه‌های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار می‌روند از امکاناتی چون پرس و جوی ساخت یافته (Structured query) که در بسیاری از بانکهای اطلاعاتی یافت میشود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامه‌های مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیت‌ها از نظر نوع با آنها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verifiction)را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تایید یا رد آن بررسی می‌شوند. به طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید. کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارایه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روشهایی برای کشف روابط بکار برده می‌شوند و به کمک الگوریتم‌هایی روابط چند بعدی بین داده‌ها تشخیص داده شده و آنهایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی می‌شوند. به طور مثال در یک فروشگاه سخت‌افزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آنها با فروشگاه رابطه‌ای برقرار شود.
در نتیجه قابلیت‌های پیچیده‌اش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب. بعضی از ناظران داده کاوی را مرحله‌ای در روند کشف دانش در پایگاه داده‌ها می‌دانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تساعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش می‌باشد. بسیاری از پیشرفت‌ها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه‌مندی به داده کاوی در بخش‌های خصوصی و عمومی سهمی داشته‌اند. بعضی از این تغییرات شامل:
رشد شبکه‌های کامپیوتری که در ارتباط برقرار کردن پایگاهها داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
توسعه افزایش تکنیکهایی بر پایه جستجو مثل شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های پیشرفته.
گسترش مدل محاسبه کلاینت سروری که به کاربران اجازه دسترسی به منابع داده‌های متمرکز شده را از روی دسک تاپ می‌دهد.
و افزایش توانایی به تلفیق داده از منابع غیر متناجس به یک منبع قابل جستجو می‌باشد.
علاوه بر پیشرفت ابزارهای مدیریت داده، افزایش قابلیت دسترسی به داده و کاهش نرخ نگهداری داده نقش ایفا میکند. در طول چند سال گذشته افزایش سریع جمع آوری و نگه داری حجم اطلاعات وجود داشته‌است. با پیشنهادهای برخی از ناظران مبنی بر آنکه کمیت داده‌های دنیا به طور تخمینی هر ساله دوبرابر می‌گردد. در همین زمان هزینه ذخیره سازی داده‌ها بطور قابل توجهی از دلار برای هر مگابایت به پنی برای مگابایت کاهش پیدا کرده‌است. مطابقا قدرت محاسبه‌ها در هر ۱۸ – ۲۴ ماه به دوبرابر ارتقاء پیدا کرده‌است این در حالی است که هزینه قدرت محاسبه رو به کاهش است. داده کاو به طور معمول در دو حوزه خصوصی و عمومی افزایش پیدا کرده‌است. سازمانها داده کاوی را به عنوان ابزاری برای بازدید اطلاعات مشتریان کاهش تقلب و اتلاف و کمک به تحقیقات پزشکی استفاده میکنند. با اینهمه ازدیاد داده کاوی به طبع بعضی از پیاده سازی و پیامد اشتباه را هم دارد.اینها شامل نگرانی‌هایی در مورد کیفیت داده‌ای که تحلیل می‌گردد، توانایی کار گروهی پایگاههای داده و نرم‌افزارها بین ارگانها و تخطی‌های بالقوه به حریم شخصی می‌باشد.همچنین ملاحظاتی در مورد محدودیتهایی در داده کاوی در ارگانها که کارشان تاثیر بر امنیت دارد، نادیده گرفته میشود.
محدودیتهای داده کاوی
در حالیکه محصولات داده کاوی ابزارهای قدرتمندی می‌باشند، اما در نوع کاربردی کافی نیستند.برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گران حرفه‌ای و متخصصان ماهری می‌باشد که بتوانند ترکیب خروجی بوجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند.در نتیجه محدودیتهای داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد.
اگرچه داده کاوی به الگوهای مشخص و روابط آنها کمک میکند، اما برای کاربر اهمیت و ارزش این الگوها را بیان نمی‌کند.تصمیماتی از این قبیل بر عهده خود کاربر است.برای نمونه در ارزیابی صحت داده کاوی، برنامه کاربردی در تشخیص مظنونان تروریست طراحی شده که ممکن است این مدل به کمک اطلاعات موجود در مورد تروریستهای شناخته شده، آزمایش شود.با اینهمه در حالیکه ممکن است اطلاعات شخص بطور معین دوباره تصدیق گردد، که این مورد به این منظور نیست که برنامه مظنونی را که رفتارش به طور خاص از مدل اصلی منحرف شده را تشخیص بدهد.
تشخیص رابطه بین رفتارها و یا متغیرها یکی دیگر از محدودیتهای داده کاوی می‌باشد که لزوماًروابط اتفاقی را تشخیص نمی‌دهد.برای مثال برنامه‌های کاربردی ممکن است الگوهای رفتاری را مشخص کند، مثل تمایل به خرید بلیط هواپیما درست قبل از حرکت که این موضوع به مشخصات درآمد، سطح تحصیلی و استفاده از اینترنت بستگی دارد.در حقیقت رفتارهای شخصی شامل شغل(نیاز به سفر در زمانی محدود)وضع خانوادگی(نیاز به مراقبت پزشکی برای مریض)یا تفریح (سود بردن از تخفیف دقایق پایانی برای دیدن مکان‌های جدید) ممکن است بر روی متغیرهای اضافه تاثیر بگذارد.
ابزارهای داده کاوی
معروف‌ترین ابزارهای داده‌کاوی به ترتیب پرطرفدار بودن
Clementine که نسخه ۱۳ ان با نام SPSS Modeler نامیده میشود.
رپیدماینر
نرم‌افزار وکا
نرم‌افزار
برنامه های کاربردی و نرم‌افزار های داده کاوی متن-باز رایگان
Carrot2: پلتفرمی برای خوشه بندی متن و نتایج جستجو
Chemicalize.org: یک کاوشگر ساختمان شیمیایی و موتور جستجوی وب
ELKI: یک پروژه تحقیقاتی دانشگاهی با تحلیل خوشه ای پیشرفته و روش های تشخیص داده های خارج از محدوده که به زبان جاوا نوشته شده است.
GATE: یک پردازشگر زبان بومی و ابزار مهندسی زبان.
برنامه های کاربردی و نرم‌افزار های داده کاوی تجاری
Angoss KnowledgeSTUDIO: ابزار داده کاوی تولید شده توسط Angoss.
BIRT Analytics: ابزار داده کاوی بصری و تحلیل پیش بینی گر تولید شده توسط Actuate Corporation.
Clarabridge: راه حل تحلیلگر کلاس متن.
(E-NI(e-mining, e-monitor: ابزار داده کاوی مبتنی بر الگوهای موقتی.
IBM SPSS Modeler: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط IBM
Microsoft Analysis Services: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط مایکروسافت
Oracle Data Mining: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط اوراکل (کمیک)
بررسی اجمالی بازار نرم‌افزار های داده کاوی
تا کنون چندین محقق و سازمان بررسی هایی را بر روی ابزار های داده کاوی و راهنماییهایی برای داده کاو ها تهیه دیده اند. این بررسی ها بعضی از نقاط ضعف و قوت بسته های نرم‌افزاری را مشخص می کنند. همچنین خلاصه ای را از رفتار ها، اولویت ها و دید های داده کاوها تهیه کرده اند
درجه آزادی (آمار)
درجه آزادی یکی از مفاهیم بنیادین در آمار است. درک بسیاری از مفاهیم مطرح در آمار وابسته به درک مناسبی از این مفهوم است. بر اساس زمینهٔ کاربرد و شیوهٔ نگرش میتوان تعاریف مختلفی برای آن ارائه نمود که همه یک مفهومند:
در نظریهٔ برآورد:
تعداد مقادیری که یک آماره امکان تغییر دارد
تعداد مشاهدات مستقل منهای تعداد پارامترهای برآورد شده.
بطور معادل: تعداد مشاهدات مستقل منهای تعداد روابط معلوم میان مشاهدات
در نظریه آزمون:
بعد فضای مجهول (مدل کامل) منهای بعد فضای مفروض (مدل مقید)
در جبر خطی:
رتبهٔ یک فرم درجه دوم
بطور معادل: تعداد ابعاد یک زیر فضا که یک بردار می‌تواند آزادانه گردش کند (مربع طول بردار یک فرم درجه دوم است)
درک شهودی
مثال: یک عدد ثابت امکان تغییر ندارد پس درجه آزادی آن برابر صفر است.
یک نقطه در صفحه یک رابطه میان دو متغیر در فضای دو بعدی است. با این نقطه نمیتوان میزان همبستگی خطی دو متغیر را با برآورد خط رگرسیون تخمین زد. چون بینهایت خط از این نقطه گذراست. (تصویر مقابل) در این مثال درجه آزادی صفر است (تعداد مشاهدات مستقل - تعداد روابط معلوم میان مشاهدات = 0) اگر خطی را بعنوان خط رگرسیونی در نظر بگیریم، این مدل نه قابل رد و نه قابل قبول است. بنابراین تعداد نمونه های قابل استفاده برای این مدل صفر است.
برای رسم خط رگرسیون حداقل دو نقطه لازم است. با دو نقطه یک درجه آزادی وجود دارد. از دو نقطه فقط یک خط گذر میکند و این خط تنها برآورد ممکن است. با اینکه دقت برآورد 100 درصد است اما این دقت کاذب به علت کم بودن درجات آزادی و اطلاعات قابل استفاده است. نمونه های زیادی از تحقیقات با رسیدن به دقتی بالا تصور میکنند که مدل بدست آمده مناسب است . در حالی که درجات آزادی کم باعث این اشتباه شده است.
مثال: اگر دو مشاهده داشته باشیم، برای برآورد میانگین دو مشاهدهء مستقل داریم، اما برای برآورد واریانس تنها یک مشاهدهء مستقل وجود دارد. زیرا هر دو مشاهده دارای یک فاصله از میانگین هستند.
دیدگاه فلسفی
برای درک بهتر این مفهوم میتوان درجهء آزادی را یک معادل برای درجهء ابطال پذیری از دیدگاه فلاسفه ای مانند کارل پوپر دانست. اگر در مسئله ای درجات آزادی کم
باشد معادل است با اینکه ابطال پذیری آن مسئله کم است. یعنی با هر مشاهده ای تایید میشود و قابل ابطال نیست.
سازمان آماری
سازمان آماری سازمانی خدماتی است که وظیفهٔ تهیهٔ آمار را بر عهده دارد. دلیل وجود، رشد و مشارکت مشهود آنها در امور مربوط به دولت و جامعةخود، از توانایی آنها در تهیة اطلاعاتی برای حل مسائل مهم ریشه می‌گیرد. ولی اولویتها می‌توانند سریعتر از توانایی سازمان برای تعدیل تلاش تولیدی خود تغییر کنند. به این دلیل، مهم است که مسئولان ارشد آن دارای شم قوی و روابطی باشند که بتوانند مشکلات جدی را شناسایی کرده و آنها را از آنچه ممکن است چیزی جز مسایل گذرا نباشند متمایز کنند.
شاخص‌های پراکندگی
سنجش‌های پراکندگی (به انگلیسی: Measures of Variability) به اعدادی گویند که پراکندگی مجموعه‌ای از مشاهدات یا داده‌های اندازه گیری شده‌ای را خلاصه و توصیف میکنند.
دامنه، واریانس، و انحراف معیار، هر سه نمونه‌هایی از سنجش‌های پراکندگی هستند.
ضریب تغییرات
در نظریه احتمال و آمار ضریب تغییرات (به انگلیسی: coefficient of variation، مخفف:CV) یک معیار بهنجار است که برای اندازه‌گیری توزیع داده‌های آماری به کار می‌رود.
به عبارت دیگر ضریب تغییرات، میزان پراکندگی به ازای یک واحد از میانگین را بیان میکند. این مقدار زمانی تعریف شده است که میانگین صفر نباشد.
این مقدار بی‌بعد است به همین دلیل مناسب برای مقایسه داده‌های آماری است که واحدهای مختلفی دارند.
ضریب تغییرات تنها قابل کاربرد برای مقیاس‌های نسبی است و نمیتوان ار آن برای سنجش مقادیری که می‌توانند مقدار منفی بگیرند استفاده کرد یا به بیان بهتر نمیتوان از آن برای سنجش مقادیر فاصله‌ای بهره برد. مثلاً اگر درجه حرارت را با مقیاس فارنهایت در نظر بگیریم برای آن نمیتوان از ضریب تغییر اسفاده کرد و باید از مقیاس کلوین که همیشه مقداری مثبت است استفاده کرد.
متغیر پنهان
متغیرهای پنهان(در مقابل متغیرهای مشاهده شده)در آمار، متغیرهای هستند که بصورت مسقیم قابل مشاهده نیستند اما از میان متغیرهای دیگر که قابل مشاهده هستند توسط یک الگوی ریاضی استنباط می‌شوند. آنها همچنین بعضی وقت‌ها تحت عنوان متغیرهای پنهان، پارامترها ی مدل، متغیرهای فرضی یا ساختارهای فرضی شناخته می‌شوند.. استفاده متغیرهای پنهان در علوم اجتماعی متداول است، اقتصاد، پزشکی و تا حدی روبوتیک اما تعریف دقیق یک متغیر پنهان در این رشته‌ها کمی متفاوت است. مثال‌های از متغیرهای پنهان در حوزه اقتصاد عبارتند از کیفیت زندگی، اطمینان کار، روحیه، خوشحالی و اصول محافظه‌کاری: اینها متغیرها هستند که مستقیماً نمیتوان آنها را سنجید. با این وجود یک مدل اقتصادی را میتوان از پیوند این متغیرهای پنهان با متغیرهای مشاهده شده (از قبیل تولید ناخالص داخلی) بدست آورد و مقادیر متغیرهای پنهان را از متغیرهای مشاهده شده محاسبه و استنباط نمود.
متغیر تصادفی
در آمار و احتمال متغیر تصادفی متغیری است که مقدار آن از اندازه‌گیری برخی از انواع فرآیندهای تصادفی بدست می‌آید. بطور رسمی‌تر، متغیر تصادفی تابعی است از فضای نمونه به اعداد حقیقی. بطور مستقیم متغیر تصادفی توصیف عددی خروجی یک آزمایش است (مثل برآمدهای ممکن از پرتاب دو تاس (۱و۱) و (۱و۲) و غیره).
متغیرهای تصادفی به دو نوع گسسته (متغیر تصادفی که ممکن است تعداد محدود یا توالی نامحدودی از مقادیر را بگیرد) و پیوسته (متغیری که ممکن است هر مقدار عددی در یک یا چند بازه را بگیرد) طبقه‌بندی می‌شوند. مقادیر ممکن یک متغیر تصادفی می‌تواند نشان‌دهندهٔ برآمدهای آزمایشی که هنوز انجام نشده یا مقادیر بالقوهٔ یک کمیت که مقدارهای موجود آن نامطمئن هستند (مثلا درنتیجه اطلاعات ناقص یا اندازه‌گیری نادقیق) باشد. یک متغیر تصادفی می‌تواند بعنوان یک کمیت که مقدارش ثابت نیست و مقادیر مختلفی را می‌تواند بگیرد در نظر گرفته شود و توزیع احتمال برای توصیف احتمال اتفاق افتادن آن مقادیر استفاده میشود.
متغیرهای تصادفی معمولاً با اعداد حقیقی مقداردهی می‌شوند؛ ولی میتوان انواع دلخواهی مانند مقدارهای بولی، اعداد مختلط، بردارها، ماتریس‌ها، دنباله‌ها، درخت‌ها، مجموعه‌ها، شکل‌ها، منیوفیلدها، توابع و فرآیندها را درنظر گرفت. عبارت المان تصادفی همه این نوع مفاهیم را دربرمی گیرد.
متغیرهای تصادفی که با اعداد حقیقی مقداردهی می‌شوند، در علوم برای پیش‌بینی براساس داده‌های بدست آمده از آزمایش‌های علمی استفاده می‌شوند. علاوه بر کاربردهای علمی، متغیرهای تصادفی برای آنالیز بازیهای قمار و پدیده‌های تصادفی بوجود آمدند. در چنین مواردی تابعی که خروجی را به یک عدد حقیقی می‌نگارد معمولا یک تابع همانی یا بطور مشابه یک تابع بدیهی است و بطور صریح توصیف نشده است. با این وجود در بسیاری از موارد بهتر است متغیر تصادفی را بصورت توابعی از سایر متغیرهای تصادفی درنظر بگیریم که دراینصورت تابع نگاشت استفاده شده در تعریف یک متغیر تصادفی مهم میشود. بعنوان مثال، رادیکال یک متغیر تصادفی با توزیع استاندارد (نرمال) خود یک متغیر تصادفی با توزیع کی دو است. شهود این مطلب بدین صورت است که تصور کنید اعداد تصادفی بسیاری با توزیع نرمال تولید کرده و از هرکدام رادیکال بگیریم و سپس هیستوگرام داده‌های بدست آمده را بکشیم در اینصورت اگر داده‌ها به تعداد کافی باشند، نمودار هیستوگرام تابع چگالی توزیع کی دو را با یک درجه آزادی تقریب خواهد زد.
نام‌های دیگر
در برخی از کتاب‌های قدیمی‌تر به جای «متغیر تصادفی»، اصطلاح‌های «متغیر شانسی» و «متغیر استوکاستیکی» هم به کار رفته است.
انواع
متغیر تصادفی گسسته
متغیر تصادفی پیوسته
با توجه به وضع شمارایی فضای نمونه‌ای S، متغیر می‌تواند گسسته یا پیوسته باشد. اگر S متناهی یا نامتناهی شمارا باشد متغیر تصادفی X گسسته و اگر ناشمارا باشد X پیوسته خواهد بود.
یک توزیع همچنین می تواند از نوع مختلط (mixed) باشد به این صورت که بخشی از آن مقادیر خاصی را بگیرد و بخش دیگر آن مقادیر روی یک بازه را بگیرد.
مقدار موثر
در ریاضیات، جذر متوسط مربع (به انگلیسی: root mean square یا quadratic mean) که با نام مقدار RMS و مقدار مؤثر (به انگلیسی: effective value) نیز شناخته میشود، معیاری آماری از اندازه کمیت متغیر است.
سندرم ديسترس تنفسي حاد (ARDS) يک بيماري سريعا پيشرونده است که در ابتدا با
تنگي نفس، تاکي پنه، و هيپوکسمي تظاهر مي‌کند و سپس به سرعت به سمت نارسايي
تنفسي پيش مي‌رود.کنفرانس اجماع عمومي آمريکايي - اروپايي (AECC) معيارهاي
تشخيصي براي ARDS منتشر کرده: شروع حاد، نسبت فشار نسبي اکسيژن شرياني به درصد
اکسيژن استنشاق شده (PaO2/FiO2) برابر با200 يا کمتر، بدون در نظر گرفتن فشار
مثبت در پايان بازدم(PEEP); ارتشاح دو طرفه در راديوگرافي فرونتال قفسه سينه و
فشار گوه اي شريان ريوي برابر با 18 ميليمتر جيوه يا کمتر يا عدم وجود شواهد
باليني ازفشار بالاي دهليزچپ. آسيب حاد ريه، سندرمي است که مختصري از شدت کمتري
برخوردار است و با هيپوکسمي خفيف‌تر ولي معيارهاي تشخيصي ديگر مشابه با ARDS
مشخص مي‌شود. از آنجا که بيش از نيمي از واحدهاي مراقبت‌هاي ويژه (ICUs) در
ايالات متحده داراي متخصص مراقبت‌هاي ويژه نيستند، بسياري از پزشکان مراقبت‌هاي
اوليه، مسوول ارايه مراقبت از بيماران مبتلا به ARDS يا آسيب حاد ريه هستند.
پاتوفيزيولوژي
پاتوفيزيولوژي ARDS به طور کامل شناخته نشده است. اعتقاد بر اين است که در ابتدا، يک آسيب مستقيم ريوي يا غيرمستقيم خارج ريوي، منجر به تکثير واسطه‌هاي التهابي مي‌شود که اين واسطه‌ها باعث تجمع نوتروفيل‌ها در ميکروسيرکولاسيون ريه مي‌شوند. اين نوتروفيل‌ها فعال شده به تعداد زياد از سطوح اندوتليال عروق و اپيتليال آلوئولار مهاجرت مي‌کنند و پروتئازها، سيتوکين‌ها و گونه‌هاي فعال اکسيژن را آزاد مي‌کنند. مهاجرت و آزاد شدن واسطه‌ها منجر به نفوذپذيري پاتولوژيک عروق، شکاف در سد اپيتليال آلوئولار و نکروز سلول‌هاي آلوئولي نوع I و II مي‌شود. اين فرايند منجر به ادم ريه، تشکيل غشاء هياليني و از دست‌دادن سورفاکتانت مي‌شود که سبب کاهش کمپليانس ريوي شده، تبادل هوا را دشوار مي‌کند. ارتشاح بعدي فيبروبلاست‌ها مي‌تواند منجر به رسوب کلاژن، فيبروز، و بدتر شدن بيماري شود. شکل 1 راديوگرافي يک بيمار مبتلا به ARDS مي‌باشد که کدورت فضاهاي هوايي دو طرفه را نشان مي‌دهد که از اين فرآيند نتيجه شده است.
اقدامات متعددي به طور همزمان در فرايند بهبود رخ مي‌دهد. سيتوکين‌هاي ضدالتهابي نوتروفيل‌هاي آسيب رسان را غيرفعال مي‌کنند و سپس نوتروفيل‌ها دچار آپوپتوز و فاگوسيتوز قرار مي‌شوند. سلول‌هاي آلوئولي نوع دو تکثير شده و به سلول‌هاي نوع يک تمايز مي‌يابند که سبب برقراري مجدد يکپارچگي در پوشش اپيتليال و ايجاد گراديان اسمزي مي‌شوند. اين گراديان اسمزي سبب به خارج کشيده شدن مايع از آلوئول‌ها و ورود آن به ميکروسيرکولاسيون و لنفاتيک‌هاي ريه مي‌شود. به طور همزمان، ماکروفاژها و سلول‌هاي آلوئولي، ترکيبات پروتئيني را از آلوئول‌ها برمي‌دارند و به ريه‌ها اجاره مي‌دهند تا بهبود يابند.
عوامل خطر و ميزان بروز
در بزرگسالان اغلب موارد ARDS با سپسيس ريوي (46%) يا سپسيس غير ريوي (33%) همراهي دارد. عوامل خطر اين بيماري عبارتند ازعواملي که باعث آسيب مستقيم ريه مي‌شوند (مثل پنوموني، آسيب استنشاقي، کوفتگي ريه) وعواملي که آسيب غيرمستقيم ريه مي‌شوند (مثل سپسيس غير ريوي، سوختگي‌ها، آسيب حاد ريه ناشي از تزريق خون). عوامل خطر در کودکان مشابه بزرگسالان است به علاوه اختلالات مرتبط با سن خاص، مانند عفونت با ويروس سنسيشيال تنفسي و آسيب ناشي از آسپيراسيون حالت نزديک به غرق‌شدگي. جدول 1 شامل علايم و نشانه‌هاي بيانگر علل خاص ARDS است.
مطالعات اخير نشان مي‌دهند که در بزرگسالان ميزان بروز آسيب حاد ريه 86-22 مورد در هر 100.000 فرد- سال و ARDS تا 64 مورد در هر 100.000 فرد- سال است. يک کارآزمايي بزرگ آينده‌نگر اروپايي تخمين زده است که 1/7% از بيماران بستري در ICU و 1/16% از تمام بيماران تحت تهويه مکانيکي دچار آسيب حاد ريه يا ARDS مي‌شوند. ميزان مرگ‌و‌مير داخل بيمارستاني اين شرايط بين 55% و 34% تخمين زده مي‌شود. عوامل خطر مرگ‌و‌مير شامل افزايش سن، بدتر شدن اختلال عملکرد چند عضوي پيشرونده، وجود بيماري‌هاي ريوي و غيرريوي، امتياز بالاتر در APACHE II و اسيدوز است. اکثر موارد مرگ‌و‌مير مربوط به ARDS به علت نارسايي چند عضوي است. هيپوکسمي مقاوم به درمان تنها مسوول 16% از مرگ‌و‌مير مرتبط با ARDS است.
در کودکان ARDS کمتر رايج است و کمتر احتمال دارد که منجر به مرگ شود. در مطالعه‌اي در سال 2009 در بيماران 6 ماه تا 15 سال نشان داده شد که ميزان بروز آسيب حاد ريه و ARDS به ترتيب 5/9 و 8/12 در هر 100.000 نفر – سال بود و مجموع مرگ‌و‌مير داخل بيمارستاني آنها 18% بود.
تشخيص‌هاي افتراقي
از آنجا که علايم اوليه ARDS غيراختصاصي هستند، پزشکان بايد ساير علل تنفسي، قلبي، عفوني و سمي را در نظر بگيرند (جدول 2). شرح حال بيمار (به عنوان مثال بيماري‌هاي همراه، مواجهه‌ها، داروها) همراه با يک معاينه فيزيکي با تمرکز بر روي سيستم تنفسي و قلبي - عروقي مي‌تواند در محدود کردن تشخيص‌هاي افتراقي و تعيين دوره مطلوب درمان کمک کند.
اغلب، ARDS بايد از نارسايي احتقاني قلب و پنوموني افتراق داده شود (جدول 3). نارسايي احتقاني قلب با اضافه بار مايع مشخص مي‌شود، در حالي که بيماران مبتلا به ARDS بر اساس تعريف نشانه‌هاي پرفشاري دهليز چپ و يا افزايش حجم واضح را ندارند. بيماران مبتلا به نارسايي احتقاني قلب ممکن است ادم، اتساع وريد ژوگولار، صداي سوم قلب، افزايش سطح پپتيد ناتريورتيک مغزي (BNP) و دفع نمک در پاسخ به ديورتيک داشته باشند. انتظار نمي‌رود بيماران مبتلا به ARDS اين يافته‌ها را داشته باشند.
از آنجا که پنوموني يکي از علل عمده ARDS است، تشخيص بيماران مبتلا به پنوموني بدون عارضه از کساني که پنوموني عارضه‌دار شده با ARDS دارند سبب چالش تشخيصي بيشتري مي‌شود. به طور کلي، يک بيمار مبتلا به پنوموني بدون عارضه ممکن است نشانه‌هايي از التهاب سيستميک و ريوي داشته باشد (به عنوان مثال، تب، لرز، خستگي، توليد خلط، درد قفسه سينه پلورتيک و ارتشاح موضعي يا چند کانوني)؛ هيپوکسي همراه بايد به تجويز اکسيژن پاسخ دهد. اگر هيپوکسي با تجويز اکسيژن اصلاح نشود، بايد به ARDS مشکوک شد و آن را بر اساس معيارهاي تشخيصي AECC اثبات نمود. در افراد مبتلا به پنوموني و ARDS همزمان، درمان شامل آنتي‌بيوتيک‌ها و تهويه مکانيکي است.
درمان و پشتيباني
درمان ARDS حمايتي است از جمله تهويه مکانيکي، جلوگيري از استرس اولسر و ترومبوآمبولي وريدي، و حمايت تغذيه‌اي. جدول 4 درمان ARDS را به صورت خلاصه نشان داده است.
تهويه مکانيکي
بيشتر بيماران با ARDS نياز به آرام بخش، لوله‌گذاري و تهويه همزمان با درمان بيماري زمينه‌اي دارند. بر اساس دستورالعمل باليني موسسه ملي قلب، ريه و خون (Net ARDS) هر مد ونتيلاتور ممکن است استفاده شود. سرعت تنفس ، زمان بازدم، فشار مثبت پايان بازدمي و FiO2، مطابق با پروتکل‌هاي ARDSNet تنظيم مي‌شوند. تنظيمات به گونه‌اي اعمال مي‌شوند که اشباع اکسيژن شرياني 95% - 88% و فشار کفه‌اي (plateau) 30 سانتي‌متر آب يا کمتر (براي جلوگيري از باروتروما) حفظ شود. دستورالعمل‌هاي درمان باليني توصيه به حفظ pH شرياني از 45/7 -30/7 دارند اگر چه بيماران در برخي از کارآزمايي‌هاي تحقيقاتي هيپرکاپنه کنترل شده و pH تا 15/7 را نيز تحمل کرده‌اند.
شواهد نشان داده است که شروع با حجم جاري کم به ميزان 6 ميلي‌ليتر به ازاي هر کيلوگرم نسبت به شروع با حجم‌هاي جاري معمول 15 - 10 ميلي‌ليتر به ازاي هر کيلوگرم برتري دارد (تعداد مورد نياز براي درمان [NNT] = 4/11). به طور مشابه، فشار مثبت پايان بازدمي بالاتر(12 سانتي‌متر H2O يا بيشتر) در مقايسه با مقادير پايين‌تر در حد 12-5 سانتي‌متر H2O با کاهش مرگ‌و‌مير همراهي دارد (NNT = 20). مايع درماني محافظه کارانه (براي پايين نگهداشتن فشار مرکزي) با کاهش تعداد روزهاي تحت درمان با ونتيلاتور و افزايش روزهاي خارج ICU همراهي دارد. با توجه به عوارض بالقوه کاتترهاي شريان ريوي و وريد مرکزي از آنها به طور معمول استفاده نمي‌شود و تنها بايد توسط افراد آموزش ديده و با تجربه استفاده شود.
درمان هاي دارويي
گزينه‌هاي دارويي براي درمان ARDS محدود است. هر چند درمان با سورفاکتانت ممکن است در کودکان مبتلا به ARDS مفيد باشد، يک مرور کاکرين سودمندي آن را در بزرگسالان نشان نداد. استفاده از کورتيکواستروييدها بحث برانگيز است. مطالعات شاهددار تصادفي‌شده و مطالعات همگروهي از استفاده زودرس از کورتيکواستروييدها براي کاهش تعداد روزهاي تحت درمان با ونتيلاتور حمايت مي‌کنند (با دوز متيل پردنيزولون در محدوده 120 - 1 ميلي‌گرم به ازاي هر کيلوگرم در روز). با اين حال، هيچگونه سودمندي قطعي از جهت مرگ‌و‌مير براي اين درمان نشان داده نشده است. زماني که استفاده از کورتيکواستروييدها مدنظر باشد بايد با يک متخصص مراقبت‌هاي ويژه مشورت شود.
علاوه بر اقدامات تهويه‌اي، بيماران مبتلا به ARDS بايد هپارين با وزن مولکولي کم (40 ميلي‌گرم انوکساپارين يا 5000 واحد دالتپارين زيرجلدي روزانه) و يا هپارين تفکيک نشده با دوز پايين (5000 واحد زيرجلدي دو بار در روز) براي جلوگيري از ترومبوآمبولي وريدي دريافت نمايند، مگر اينکه کنترا انديکاسيوني وجود داشته باشد. همچنين بيماران بايد براي پروفيلاکسي استرس اولسر از دارويي مانند سوکرالفات (1 گرم خوراکي و يا از طريق لوله معده چهار بار در روز)، رانيتيدين (150 ميلي‌گرم خوراکي يا از طريق لوله معده دو بار در روز، 50 ميلي‌گرم وريدي هر 8-6 ساعت، يا 25/6 ميلي‌گرم در ساعت به صورت انفوزيون وريدي مداوم) يا امپرازول (40 ميلي‌گرم خوراکي، وريدي، يا از طريق لوله معده روزانه) استفاده نمايند. در نهايت، بيماران بايد حمايت تغذيه‌اي، ترجيحا به صورت روده‌اي، در عرض 48 - 24 ساعت از بستري در ICU دريافت نمايند.
جدا کردن از ونتيلاتور
به طور متوسط، بيماران مبتلا به ARDS حدود 16 روز (انحراف معيار = 8/15) در ICU و کلا 26 روز (انحراف معيار = 7/27) دربيمارستان سپري مي‌کنند. بيماراني که در آنها احتمال نياز به تهويه به مدتي بيش از 10 روز وجود دارد، ممکن است از تراکئوستومي سود ببرند.
همگام با بهبود بيماري زمينه‌اي و بهتر شدن وضعيت بيمار، بررسي تنفس خود به خودي ضروري است. براي اينکه بيمار واجد شرايط اين آزمون باشد بايد از نظر هموديناميک پايدار بوده و قادر به برآوردن نيازهاي اکسيژن از طريق روش‌هاي غيرتهاجمي باشد. آزمايشات تنفس خود به خودي در زمان 2-1 ساعت انجام مي‌شوند. احتمال موفقيت‌آميز بودن خارج ساختن لوله تراشه در صورتي که بيمار از نظر هموديناميک پايدار باقي بماند و پارامترهاي تهويه خوب داشته باشد بيشتر است. به منظور کاهش مدت زمان تهويه مکانيکي از پروتکل‌هاي استاندارد جدا کردن از ونتيلاتور استفاده شده است. جدول 5 خلاصه معيارهاي واجد شرايط بودن براي شروع يک آزمون تنفس خود به خودي و پارامترهاي جداسازي بيمار از ونتيلاتور را نشان مي‌دهد.
به حرکت درآوردن بيمار
بيماران متصل به دستگاه تهويه مصنوعي بايد تشويق به شرکت در اين درمان شوند. اين روش درماني با کاهش تعداد روزهاي درمان با دستگاه تنفس مصنوعي، بستري در ICU و بستري در بيمارستان در بيماران مبتلا به نارسايي تنفسي حاد همراهي دارد.
مراقبت‌هاي اوليه بعد از ARDS
مراقبت از بيماران مبتلا به ARDS بعد از دوره بيماري حاد و بستري طولاني مدتشان خاتمه نمي‌يابد. پس از ترخيص از ICU، بيماران مبتلا به ARDS نسبت به قبل کيفيت پايين‌تر زندگي، ضعف قابل‌توجه ناشي از نوروپاتي و ميوپاتي، اختلال شناختي دائمي و تاخير در بازگشت به کار دارند. مرگ‌و‌مير درطي سه سال در کساني که نياز به تهويه مکانيکي در ICU داشته اند در مقايسه با کساني که نياز به تهويه مکانيکي در ICU نداشته‌اند و کساني که در ICU بستري نشده‌اند بالاتر است (3/57% در مقابل 3/38% و 9/14%).
بيماران مبتلا به ARDS و يا آنهايي که نياز به تهويه طولاني مدت (بيش از هفت روز) در ICU داشتند از کساني که ARDS و يا نياز به تهويه طولاني مدت نداشتند، کيفيت زندگي پايين‌تر و ضعف بيشتري در زمان ترخيص داشتند. بيماري‌هاي رواني نيز به طور گسترده‌اي پس از ARDS شايع هستند، 43% - 17% از بازماندگان به افسردگي، 35% - 21% به PTSD، و 48% - 23% به اضطراب دچار شدند. عوامل خطر براي نتايج ضعيف شامل نمره بالاتر APACHE II، کسب بيماري در ICU، زمان طولاني‌تر بهبود اختلال عملکرد ريه و نارسايي چند عضوي و استفاده از کورتيکواستروييدهاي سيستميک است.
تمام تاثيرات زيان بار ناشي از بستري شدن در بيمارستان به علت ARDS با گذشت زمان از بين نمي‌رود. اگرچه عملکرد ريه پس از پنج سال به نرمال نزديک مي‌شود، مسافت پيموده شده در شش دقيقه، عملکرد فيزيکي وکيفيت زندگي هنوز هم کاهش يافته است. علاوه بر اين، بسياري از بيماران از انزواي اجتماعي و اختلال عملکرد جنسي و بيش از نيمي از بيماران از افسردگي مداوم، اضطراب يا هر دو شکايت دارند.
از آنجا که بار بيماري دربيش از100،000نفرکه همه ساله از ARDS جان سالم به در مي برند سنگين است ، ضروري است که پزشکان مراقبت‌هاي اوليه خدمات مستمر براي اين بيماران را شروع و هماهنگ کرده، بر آن نظارت داشته باشند. پزشکان بايد وضعيت عملکردي را در پيگيري بيمارستاني ارزيابي نمايند و اطمينان حاصل کنند که از منابع تيم مراقبت‌هاي بهداشتي چند بعدي (به عنوان مثال درمان‌هاي فيزيکي وحرفه‌‌اي، پرستاري توانبخشي، مراقبت بهداشتي خانه، همکاران فوق تخصص) براي بهبود سلامت و عملکرد مطلوب استفاده مي‌شود. علاوه بر اين، پزشکان مراقبت‌هاي اوليه بايد براي اختلال در سلامت رواني غربالگري انجام دهند و در صورت نياز درمان را شروع کرده يا ارجاع دهند.
پاتوفيزيولوژي
پاتوفيزيولوژي ARDS به طور کامل شناخته نشده است. اعتقاد بر اين است که در ابتدا، يک آسيب مستقيم ريوي يا غيرمستقيم خارج ريوي، منجر به تکثير واسطه‌هاي التهابي مي‌شود که اين واسطه‌ها باعث تجمع نوتروفيل‌ها در ميکروسيرکولاسيون ريه مي‌شوند. اين نوتروفيل‌ها فعال شده به تعداد زياد از سطوح اندوتليال عروق و اپيتليال آلوئولار مهاجرت مي‌کنند و پروتئازها، سيتوکين‌ها و گونه‌هاي فعال اکسيژن را آزاد مي‌کنند. مهاجرت و آزاد شدن واسطه‌ها منجر به نفوذپذيري پاتولوژيک عروق، شکاف در سد اپيتليال آلوئولار و نکروز سلول‌هاي آلوئولي نوع I و II مي‌شود. اين فرايند منجر به ادم ريه، تشکيل غشاء هياليني و از دست‌دادن سورفاکتانت مي‌شود که سبب کاهش کمپليانس ريوي شده، تبادل هوا را دشوار مي‌کند. ارتشاح بعدي فيبروبلاست‌ها مي‌تواند منجر به رسوب کلاژن، فيبروز، و بدتر شدن بيماري شود. شکل 1 راديوگرافي يک بيمار مبتلا به ARDS مي‌باشد که کدورت فضاهاي هوايي دو طرفه را نشان مي‌دهد که از اين فرآيند نتيجه شده است.
اقدامات متعددي به طور همزمان در فرايند بهبود رخ مي‌دهد. سيتوکين‌هاي ضدالتهابي نوتروفيل‌هاي آسيب رسان را غيرفعال مي‌کنند و سپس نوتروفيل‌ها دچار آپوپتوز و فاگوسيتوز قرار مي‌شوند. سلول‌هاي آلوئولي نوع دو تکثير شده و به سلول‌هاي نوع يک تمايز مي‌يابند که سبب برقراري مجدد يکپارچگي در پوشش اپيتليال و ايجاد گراديان اسمزي مي‌شوند. اين گراديان اسمزي سبب به خارج کشيده شدن مايع از آلوئول‌ها و ورود آن به ميکروسيرکولاسيون و لنفاتيک‌هاي ريه مي‌شود. به طور همزمان، ماکروفاژها و سلول‌هاي آلوئولي، ترکيبات پروتئيني را از آلوئول‌ها برمي‌دارند و به ريه‌ها اجاره مي‌دهند تا بهبود يابند.
عوامل خطر و ميزان بروز
در بزرگسالان اغلب موارد ARDS با سپسيس ريوي (46%) يا سپسيس غير ريوي (33%) همراهي دارد. عوامل خطر اين بيماري عبارتند ازعواملي که باعث آسيب مستقيم ريه مي‌شوند (مثل پنوموني، آسيب استنشاقي، کوفتگي ريه) وعواملي که آسيب غيرمستقيم ريه مي‌شوند (مثل سپسيس غير ريوي، سوختگي‌ها، آسيب حاد ريه ناشي از تزريق خون). عوامل خطر در کودکان مشابه بزرگسالان است به علاوه اختلالات مرتبط با سن خاص، مانند عفونت با ويروس سنسيشيال تنفسي و آسيب ناشي از آسپيراسيون حالت نزديک به غرق‌شدگي. جدول 1 شامل علايم و نشانه‌هاي بيانگر علل خاص ARDS است.
مطالعات اخير نشان مي‌دهند که در بزرگسالان ميزان بروز آسيب حاد ريه 86-22 مورد در هر 100.000 فرد- سال و ARDS تا 64 مورد در هر 100.000 فرد- سال است. يک کارآزمايي بزرگ آينده‌نگر اروپايي تخمين زده است که 1/7% از بيماران بستري در ICU و 1/16% از تمام بيماران تحت تهويه مکانيکي دچار آسيب حاد ريه يا ARDS مي‌شوند. ميزان مرگ‌و‌مير داخل بيمارستاني اين شرايط بين 55% و 34% تخمين زده مي‌شود. عوامل خطر مرگ‌و‌مير شامل افزايش سن، بدتر شدن اختلال عملکرد چند عضوي پيشرونده، وجود بيماري‌هاي ريوي و غيرريوي، امتياز بالاتر در APACHE II و اسيدوز است. اکثر موارد مرگ‌و‌مير مربوط به ARDS به علت نارسايي چند عضوي است. هيپوکسمي مقاوم به درمان تنها مسوول 16% از مرگ‌و‌مير مرتبط با ARDS است.
در کودکان ARDS کمتر رايج است و کمتر احتمال دارد که منجر به مرگ شود. در مطالعه‌اي در سال 2009 در بيماران 6 ماه تا 15 سال نشان داده شد که ميزان بروز آسيب حاد ريه و ARDS به ترتيب 5/9 و 8/12 در هر 100.000 نفر – سال بود و مجموع مرگ‌و‌مير داخل بيمارستاني آنها 18% بود.
تشخيص‌هاي افتراقي
از آنجا که علايم اوليه ARDS غيراختصاصي هستند، پزشکان بايد ساير علل تنفسي، قلبي، عفوني و سمي را در نظر بگيرند (جدول 2). شرح حال بيمار (به عنوان مثال بيماري‌هاي همراه، مواجهه‌ها، داروها) همراه با يک معاينه فيزيکي با تمرکز بر روي سيستم تنفسي و قلبي - عروقي مي‌تواند در محدود کردن تشخيص‌هاي افتراقي و تعيين دوره مطلوب درمان کمک کند.
اغلب، ARDS بايد از نارسايي احتقاني قلب و پنوموني افتراق داده شود (جدول 3). نارسايي احتقاني قلب با اضافه بار مايع مشخص مي‌شود، در حالي که بيماران مبتلا به ARDS بر اساس تعريف نشانه‌هاي پرفشاري دهليز چپ و يا افزايش حجم واضح را ندارند. بيماران مبتلا به نارسايي احتقاني قلب ممکن است ادم، اتساع وريد ژوگولار، صداي سوم قلب، افزايش سطح پپتيد ناتريورتيک مغزي (BNP) و دفع نمک در پاسخ به ديورتيک داشته باشند. انتظار نمي‌رود بيماران مبتلا به ARDS اين يافته‌ها را داشته باشند.
از آنجا که پنوموني يکي از علل عمده ARDS است، تشخيص بيماران مبتلا به پنوموني بدون عارضه از کساني که پنوموني عارضه‌دار شده با ARDS دارند سبب چالش تشخيصي بيشتري مي‌شود. به طور کلي، يک بيمار مبتلا به پنوموني بدون عارضه ممکن است نشانه‌هايي از التهاب سيستميک و ريوي داشته باشد (به عنوان مثال، تب، لرز، خستگي، توليد خلط، درد قفسه سينه پلورتيک و ارتشاح موضعي يا چند کانوني)؛ هيپوکسي همراه بايد به تجويز اکسيژن پاسخ دهد. اگر هيپوکسي با تجويز اکسيژن اصلاح نشود، بايد به ARDS مشکوک شد و آن را بر اساس معيارهاي تشخيصي AECC اثبات نمود. در افراد مبتلا به پنوموني و ARDS همزمان، درمان شامل آنتي‌بيوتيک‌ها و تهويه مکانيکي است.
درمان و پشتيباني
درمان ARDS حمايتي است از جمله تهويه مکانيکي، جلوگيري از استرس اولسر و ترومبوآمبولي وريدي، و حمايت تغذيه‌اي. جدول 4 درمان ARDS را به صورت خلاصه نشان داده است.
تهويه مکانيکي
بيشتر بيماران با ARDS نياز به آرام بخش، لوله‌گذاري و تهويه همزمان با درمان بيماري زمينه‌اي دارند. بر اساس دستورالعمل باليني موسسه ملي قلب، ريه و خون (Net ARDS) هر مد ونتيلاتور ممکن است استفاده شود. سرعت تنفس ، زمان بازدم، فشار مثبت پايان بازدمي و FiO2، مطابق با پروتکل‌هاي ARDSNet تنظيم مي‌شوند. تنظيمات به گونه‌اي اعمال مي‌شوند که اشباع اکسيژن شرياني 95% - 88% و فشار کفه‌اي (plateau) 30 سانتي‌متر آب يا کمتر (براي جلوگيري از باروتروما) حفظ شود. دستورالعمل‌هاي درمان باليني توصيه به حفظ pH شرياني از 45/7 -30/7 دارند اگر چه بيماران در برخي از کارآزمايي‌هاي تحقيقاتي هيپرکاپنه کنترل شده و pH تا 15/7 را نيز تحمل کرده‌اند.
شواهد نشان داده است که شروع با حجم جاري کم به ميزان 6 ميلي‌ليتر به ازاي هر کيلوگرم نسبت به شروع با حجم‌هاي جاري معمول 15 - 10 ميلي‌ليتر به ازاي هر کيلوگرم برتري دارد (تعداد مورد نياز براي درمان [NNT] = 4/11). به طور مشابه، فشار مثبت پايان بازدمي بالاتر(12 سانتي‌متر H2O يا بيشتر) در مقايسه با مقادير پايين‌تر در حد 12-5 سانتي‌متر H2O با کاهش مرگ‌و‌مير همراهي دارد (NNT = 20). مايع درماني محافظه کارانه (براي پايين نگهداشتن فشار مرکزي) با کاهش تعداد روزهاي تحت درمان با ونتيلاتور و افزايش روزهاي خارج ICU همراهي دارد. با توجه به عوارض بالقوه کاتترهاي شريان ريوي و وريد مرکزي از آنها به طور معمول استفاده نمي‌شود و تنها بايد توسط افراد آموزش ديده و با تجربه استفاده شود.
درمان هاي دارويي
گزينه‌هاي دارويي براي درمان ARDS محدود است. هر چند درمان با سورفاکتانت ممکن است در کودکان مبتلا به ARDS مفيد باشد، يک مرور کاکرين سودمندي آن را در بزرگسالان نشان نداد. استفاده از کورتيکواستروييدها بحث برانگيز است. مطالعات شاهددار تصادفي‌شده و مطالعات همگروهي از استفاده زودرس از کورتيکواستروييدها براي کاهش تعداد روزهاي تحت درمان با ونتيلاتور حمايت مي‌کنند (با دوز متيل پردنيزولون در محدوده 120 - 1 ميلي‌گرم به ازاي هر کيلوگرم در روز). با اين حال، هيچگونه سودمندي قطعي از جهت مرگ‌و‌مير براي اين درمان نشان داده نشده است. زماني که استفاده از کورتيکواستروييدها مدنظر باشد بايد با يک متخصص مراقبت‌هاي ويژه مشورت شود.
علاوه بر اقدامات تهويه‌اي، بيماران مبتلا به ARDS بايد هپارين با وزن مولکولي کم (40 ميلي‌گرم انوکساپارين يا 5000 واحد دالتپارين زيرجلدي روزانه) و يا هپارين تفکيک نشده با دوز پايين (5000 واحد زيرجلدي دو بار در روز) براي جلوگيري از ترومبوآمبولي وريدي دريافت نمايند، مگر اينکه کنترا انديکاسيوني وجود داشته باشد. همچنين بيماران بايد براي پروفيلاکسي استرس اولسر از دارويي مانند سوکرالفات (1 گرم خوراکي و يا از طريق لوله معده چهار بار در روز)، رانيتيدين (150 ميلي‌گرم خوراکي يا از طريق لوله معده دو بار در روز، 50 ميلي‌گرم وريدي هر 8-6 ساعت، يا 25/6 ميلي‌گرم در ساعت به صورت انفوزيون وريدي مداوم) يا امپرازول (40 ميلي‌گرم خوراکي، وريدي، يا از طريق لوله معده روزانه) استفاده نمايند. در نهايت، بيماران بايد حمايت تغذيه‌اي، ترجيحا به صورت روده‌اي، در عرض 48 - 24 ساعت از بستري در ICU دريافت نمايند.
جدا کردن از ونتيلاتور
به طور متوسط، بيماران مبتلا به ARDS حدود 16 روز (انحراف معيار = 8/15) در ICU و کلا 26 روز (انحراف معيار = 7/27) دربيمارستان سپري مي‌کنند. بيماراني که در آنها احتمال نياز به تهويه به مدتي بيش از 10 روز وجود دارد، ممکن است از تراکئوستومي سود ببرند.
همگام با بهبود بيماري زمينه‌اي و بهتر شدن وضعيت بيمار، بررسي تنفس خود به خودي ضروري است. براي اينکه بيمار واجد شرايط اين آزمون باشد بايد از نظر هموديناميک پايدار بوده و قادر به برآوردن نيازهاي اکسيژن از طريق روش‌هاي غيرتهاجمي باشد. آزمايشات تنفس خود به خودي در زمان 2-1 ساعت انجام مي‌شوند. احتمال موفقيت‌آميز بودن خارج ساختن لوله تراشه در صورتي که بيمار از نظر هموديناميک پايدار باقي بماند و پارامترهاي تهويه خوب داشته باشد بيشتر است. به منظور کاهش مدت زمان تهويه مکانيکي از پروتکل‌هاي استاندارد جدا کردن از ونتيلاتور استفاده شده است. جدول 5 خلاصه معيارهاي واجد شرايط بودن براي شروع يک آزمون تنفس خود به خودي و پارامترهاي جداسازي بيمار از ونتيلاتور را نشان مي‌دهد.
به حرکت درآوردن بيمار
بيماران متصل به دستگاه تهويه مصنوعي بايد تشويق به شرکت در اين درمان شوند. اين روش درماني با کاهش تعداد روزهاي درمان با دستگاه تنفس مصنوعي، بستري در ICU و بستري در بيمارستان در بيماران مبتلا به نارسايي تنفسي حاد همراهي دارد.
مراقبت‌هاي اوليه بعد از ARDS
مراقبت از بيماران مبتلا به ARDS بعد از دوره بيماري حاد و بستري طولاني مدتشان خاتمه نمي‌يابد. پس از ترخيص از ICU، بيماران مبتلا به ARDS نسبت به قبل کيفيت پايين‌تر زندگي، ضعف قابل‌توجه ناشي از نوروپاتي و ميوپاتي، اختلال شناختي دائمي و تاخير در بازگشت به کار دارند. مرگ‌و‌مير درطي سه سال در کساني که نياز به تهويه مکانيکي در ICU داشته اند در مقايسه با کساني که نياز به تهويه مکانيکي در ICU نداشته‌اند و کساني که در ICU بستري نشده‌اند بالاتر است (3/57% در مقابل 3/38% و 9/14%).
بيماران مبتلا به ARDS و يا آنهايي که نياز به تهويه طولاني مدت (بيش از هفت روز) در ICU داشتند از کساني که ARDS و يا نياز به تهويه طولاني مدت نداشتند، کيفيت زندگي پايين‌تر و ضعف بيشتري در زمان ترخيص داشتند. بيماري‌هاي رواني نيز به طور گسترده‌اي پس از ARDS شايع هستند، 43% - 17% از بازماندگان به افسردگي، 35% - 21% به PTSD، و 48% - 23% به اضطراب دچار شدند. عوامل خطر براي نتايج ضعيف شامل نمره بالاتر APACHE II، کسب بيماري در ICU، زمان طولاني‌تر بهبود اختلال عملکرد ريه و نارسايي چند عضوي و استفاده از کورتيکواستروييدهاي سيستميک است.
تمام تاثيرات زيان بار ناشي از بستري شدن در بيمارستان به علت ARDS با گذشت زمان از بين نمي‌رود. اگرچه عملکرد ريه پس از پنج سال به نرمال نزديک مي‌شود، مسافت پيموده شده در شش دقيقه، عملکرد فيزيکي وکيفيت زندگي هنوز هم کاهش يافته است. علاوه بر اين، بسياري از بيماران از انزواي اجتماعي و اختلال عملکرد جنسي و بيش از نيمي از بيماران از افسردگي مداوم، اضطراب يا هر دو شکايت دارند.
از آنجا که بار بيماري دربيش از100،000نفرکه همه ساله از ARDS جان سالم به در مي برند سنگين است ، ضروري است که پزشکان مراقبت‌هاي اوليه خدمات مستمر براي اين بيماران را شروع و هماهنگ کرده، بر آن نظارت داشته باشند. پزشکان بايد وضعيت عملکردي را در پيگيري بيمارستاني ارزيابي نمايند و اطمينان حاصل کنند که از منابع تيم مراقبت‌هاي بهداشتي چند بعدي (به عنوان مثال درمان‌هاي فيزيکي وحرفه‌‌اي، پرستاري توانبخشي، مراقبت بهداشتي خانه، همکاران فوق تخصص) براي بهبود سلامت و عملکرد مطلوب استفاده مي‌شود. علاوه بر اين، پزشکان مراقبت‌هاي اوليه بايد براي اختلال در سلامت رواني غربالگري انجام دهند و در صورت نياز درمان را شروع کرده يا ارجاع دهند.
ساعت : 8:27 pm | نویسنده : admin
|
مطلب بعدی