Hernie du cerveau

Une hernie du cerveau est lorsque le tissu du cerveau, du liquide céphalorachidien, et les vaisseaux sanguins sont déplacés ou pressées hors de leur position normale à l’intérieur du crâne.

Les symptômes peuvent inclure

tumeur au cerveau métastatique; tumeur cérébrale primaire

Abcès; Hémorragie; hydrocéphalie; Strokes qui causent l’enflure du cerveau; Gonflement après la radiothérapie

Hernie du cerveau se produit lorsque quelque chose à l’intérieur du crâne produit une pression qui se déplace les tissus du cerveau. Ceci est le plus souvent le résultat d’un gonflement du cerveau d’une blessure à la tête, accident vasculaire cérébral ou une tumeur au cerveau.

Les personnes ayant une hernie du cerveau ont

Hernie cérébrale est une urgence médicale. Le but du traitement est de sauver la vie de la personne.

Les gens qui ont une hernie du cerveau ont une lésion cérébrale grave. Ils peuvent déjà avoir une faible chance de récupération en raison de la blessure qui a causé la hernie. Lorsque Hernie se produit, il abaisse encore les chances de guérison.

Les complications peuvent inclure

Entre les zones à l’intérieur du crâne, tels que ceux qui sont séparés par une membrane rigide comme le tentorium ou falx; Grâce à une ouverture naturelle à la base du crâne appelé le foramen magnum; Grâce à des ouvertures créées au cours de la chirurgie du cerveau

L’arrêt cardiaque (pas d’impulsion); Coma; Mal de tête; Léthargie; Perte de tous les réflexes du tronc cérébral (clignotantes, bâillonnement et élèves réagir à la lumière); Perte de conscience; Arrêt respiratoire (pas de respiration); Large (dilatées) élèves et pas de mouvement dans un ou les deux yeux

Appelez votre numéro d’urgence local (comme le 911) ou de prendre la personne à une salle d’urgence de l’hôpital si elles développent une diminution de la vigilance ou d’autres symptômes, surtout s’il y a eu une blessure à la tête ou si la personne a une tumeur au cerveau ou un problème de vaisseaux sanguins.

Hypertension; Respiration irrégulière; pouls irrégulier; pouls lent

Mise en place d’un drain dans le cerveau pour aider à éliminer le liquide céphalo-rachidien (LCR); Corticoïdes, tels que la dexaméthasone, surtout s’il y a une tumeur au cerveau, afin de réduire l’enflure; Les médicaments qui éliminent le fluide de l’organisme, tels que le mannitol ou d’autres diurétiques, ce qui réduit la pression à l’intérieur du crâne; Mise en place d’un tube dans les voies respiratoires (intubation endotrachéale) et en augmentant le taux de respiration pour réduire les niveaux de dioxyde de carbone (CO2) dans le sang; Retrait du sang ou des caillots de sang si elles soulèvent la pression à l’intérieur du crâne et provoquant une hernie; Retrait partie du crâne pour donner le cerveau plus d’espace

Un traitement rapide de l’augmentation de la pression intracrânienne et des troubles connexes peut réduire le risque de hernie du cerveau.

Mort cérébrale; des problèmes neurologiques permanents et importants

Correct

Les cas “corrects” sont ceux où les décisions prises sur les échantillons sont vraiment applicables à l’ensemble de la population. Les cas d’erreurs surviennent lorsque l’on décide de conserver (ou de rejeter) l’hypothèse nulle d’après les calculs de l’échantillon, mais cette décision ne sont pas applicables vraiment pour toute la population. Ces cas constituent de type 1 (alpha) et de type 2 (beta) erreurs, comme indiqué dans le tableau ci-dessus.

Sélection de la valeur critique correcte permet d’éliminer les erreurs de type 1 alpha ou en les limitant à une plage acceptable.

Alpha représente l’erreur sur le niveau de signification, et est déterminée par le chercheur. Pour maintenir la signification de 5% standard ou niveau de confiance pour les calculs de probabilité, cela est maintenu à 5%.

Selon les critères de référence et les définitions de décision applicables

Quelques exemples montreront cela et d’autres calculs.

Exemple 1. Un programme mensuel d’investissement sur le revenu existe qui promet des rendements mensuels variables. Un investisseur va investir dans seulement s’il est assuré d’un 180 $ revenu mensuel moyen. Il dispose d’un échantillon de déclarations de 300 mois qui a une moyenne de 190 $ et écart-type de 75 $. Doit-il ou elle investir dans ce régime?

Mettons en place le problème. L’investisseur va investir dans le régime s’il ou elle est assurée de son rendement moyen de 180 $ désiré. Ici

H 0: Hypothèse nulle: moyenne = 180

H 1: Alternative Hypothesis: moyenne> 180

Méthode 1 – Valeur critique Approche

Identifier une valeur critique X L pour la moyenne de l’échantillon, ce qui est assez grand pour rejeter l’hypothèse nulle – dire rejeter l’hypothèse nulle si l’échantillon signifie> = valeur critique X L

P (identifier une erreur de type I alpha) = P (rejeter H 0 étant donné que H 0 est vrai)

qui serait obtenu lorsque l’échantillon moyen dépasse les limites critiques à savoir

= P (étant donné que H 0 est vrai) = alpha

Graphiquement

Prenant alpha = 0,05 (à savoir le niveau de signification de 5%), Z = 0,05 1,645 (à partir de la Z-table ou table de distribution normale)

=> X L = 180 + 1,645 * (75 / sqrt (300)) = 187.12

Étant donné que la moyenne de l’échantillon (190) est supérieure à la valeur critique (187.12), l’hypothèse nulle est rejetée, et la conclusion est que le retour mensuel moyen est en effet supérieur à 180 $, de sorte que l’investisseur peut envisager d’investir dans ce régime.

Méthode 2 – Utilisation des statistiques d’essai normalisées

On peut aussi utiliser la valeur normalisée z.

Test Statistique, Z =. (Moyenne de l’échantillon – de la population moyenne) / (std-dev / sqrt (pas d’échantillons) à savoir

Ensuite, la région de rejet devient

Z = (190-180) / (75 / sqrt (300)) = 2,309

Notre région de rejet au niveau de signification de 5% est Z> Z 0,05 = 1,645

Puisque Z = 2.309 est supérieure à 1.645, l’hypothèse nulle peut être rejetée à la même conclusion mentionnée ci-dessus.

Méthode 3 – Calcul P-valeur

Nous cherchons à identifier P (moyenne d’échantillon> = 190, alors moyenne = 180)

= P (Z> = (190- 180) / (75 / sqrt (300))

= P (Z> = 2.309) = 0,0084 = 0,84%

Le tableau ci-dessous pour en déduire des calculs p-valeur conclut qu’il y est confirmée preuve de rendements mensuels moyens étant supérieur à 180.

p-valeur

Inférence

moins de 1%

preuve confirmée soutenir hypothèse alternative

entre 1% et 5%

Des preuves solides soutenant hypothèse alternative

entre 5% et 10%

Faible preuve soutenant hypothèse alternative

supérieur à 10%

Aucune preuve à l’appui hypothèse alternative

Exemple 2: Un nouveau courtier en valeurs mobilières (XYZ) affirme que ses tarifs de courtage sont plus bas que celui de votre courtier en valeurs en cours (ABC). Les données disponibles auprès d’une firme de recherche indépendante indique que la moyenne et std-dev de tous les clients ABC de courtier sont 18 $ et 6 $, respectivement.

Un échantillon de 100 clients de ABC est prise et les frais de courtage sont calculés avec les nouveaux taux de XYZ courtier. Si la moyenne de l’échantillon est de 18,75 $ et std-dev est le même (6 $), peut toute inférence être faite au sujet de la différence dans le projet de loi de courtage moyenne entre ABC et XYZ courtier?

H 0: Hypothèse nulle: moyenne = 18

H 1: Alternative Hypothesis: moyenne <> 18 (Ceci est ce que nous voulons prouver)

région de rejet: Z <= - Z 2,5 et Z> = Z 2,5 (en supposant que le niveau de signification de 5%, divisé 2,5 chacun de chaque côté)

Z = (moyenne de l’échantillon – moyenne). / (Std-dev / sqrt (pas d’échantillons)

= (18,75 à 18) / (6 / (sqrt (100)) = 1,25

Cette valeur Z calculée se situe entre les deux limites définies par

– Z 2,5 = -1.96 et Z 2,5 = 1,96.

Ceci conclut qu’il n’y a pas suffisamment de preuves pour conclure qu’il n’y a aucune différence entre les taux de votre courtier existants et nouveaux.

Alternativement, la valeur p = P (Z <-1.25) + P (Z> 1,25)

= 2 * 0,1056 = 0,2112 = 21,12%, ce qui est supérieur à 0,05 ou 5%, ce qui conduit à la même conclusion.

Graphiquement, il est représenté par les éléments suivants

Points critiques pour Hypothétique Méthode d’essai

– Méthode statistique fondé sur des hypothèses

– Erreur sujettes aussi détaillées en termes d’erreurs alpha et bêta

– Interprétation de p-valeur peut être ambigous, conduisant à des résultats confus

The Bottom Line

Les tests d’hypothèse permet à un modèle mathématique pour valider une demande ou d’une idée avec certain niveau de confiance. Cependant, comme la majorité des outils statistiques et des modèles, cela aussi est lié par quelques limitations. L’utilisation de ce modèle pour prendre des décisions financières devrait être considéré à la criticité, en gardant toutes les dépendances à l’esprit. D’autres méthodes comme l’inférence bayésienne sont également à explorer pour une analyse similaire.