2,230 matches
-
ca țintă infecția litică herpesviral, în cazul în care infecția litică conduce la formarea de tumori sau recrutează celule inflamatorii, pentru a forma leziunile SK, aceste medicamente s-ar putea dovedi utile în viitor pentru a gestiona SK. Foscarnet induce regresia leziunilor SK și reduce debutul SK în alte studii. Foscarnet și cidofovir sunt, cu toate acestea, asociate cu toxicitate semnificativă și ar părea a fi tratamentul nepotrivit pentru majoritatea pacienții cu SK. Mai recente și mai încurajatoare, în pofida sensibilității scăzute
Oncogeneza virală by Petre Calistru, Radu Iftimovici, Ileana Constantinescu, Petre-Adrian Muțiu () [Corola-publishinghouse/Science/91991_a_92486]
-
corelată cu risc de rezecție incompletă, prezența de ganglioni pozitivi, reșute locoregionale sau la distanță. O modalitate mai puțin invazivă este reprezentată de examinarea PET/CT. Un studiu care a inclus 40 de pacienți, a arătat că un index de regresie > 0,47, pentru un index preterapeutic de captare SUV (≥ 4,7), este un factor predictiv al răspunsului histologic de bună calitate [28]. În viitor se pare că vor fi disponibile metode mai specifice și mai puțin invazive de selectare a
Tratat de oncologie digestivă vol. II. Cancerul ficatului, căilor biliare și pancreasului by Florin Iordache () [Corola-publishinghouse/Science/92203_a_92698]
-
proces pe care rațiunea trebuie să-l întrețină la nesfârșit. Această activitate logică a rațiunii, activitatea de raționare sau argumentare, ne apare, sintetic spus, ca un proces de trecere de la un condiționat la condițiile lui. Rațiunea, însă, nu poate accepta regresia la infinit în determinarea condițiilor și, de aceea, tinde să se oprească undeva, la ceva necondiționat sau absolut. Acel ceva necondiționat, postulat de rațiune, Kant îl numește "principiu". Spre principii tinde rațiunea, pentru ca, astfel, adevărurile să ajungă la certitudinea lor
Antinomicul în filosofia lui Lucian Blaga by Valică Mihuleac [Corola-publishinghouse/Science/886_a_2394]
-
al dependenței conduce la concluzia caracterului modulator redox al compusului studiat. Efectul biologic s’a dovedit a fi, într’adevăr, mai puternic. Prezența organismelor în soluție conduce în timp la variații destul de largi de rH, dar în jurul unei drepte de regresie ascendente cu panta mai mică decât în cazul biocidului ETA-75 (fig. 77), situată în domeniul inhibitor (rH 22,7-23,5). În comparație cu evoluția îngreunată a rH-ului în condițiile prezenței biocizilor (fig. 74, 77), fapt ce denotă o acțiune de tamponare
Coroziunea biologică : o abordare ecologică by Cristinel Zănoagă, Ştefan Ivăşcan () [Corola-publishinghouse/Science/745_a_1374]
-
din trecut cît și a unei noi cunoașteri, care ne leagă de cei trecuți și ne asigură unitatea proiectînd un anumit viitor. Tehnicile și tehnologia ne permit atît o elevare spirituală, o creștere a valorii-spirit, cît și o destructurare, sau regresie, provocînd o scădere tendențială a acestei valori. Definirea condițiilor în care o tehnologie anume poate duce la creștere sau regresiune spirituală, la emergența sau restrîngerea capitalismului financiarizat pînă la dezumanizare, revine politicii și economiei. Noua economie politică de care avem
[Corola-publishinghouse/Science/1559_a_2857]
-
piesă prin Om și lege (1987), ajungând în anii ’50. Profitând de logica ambiguă a traseului realitate-fantasmatic și retur, romanul urmărește procesul prin care avocatul Ladislau Pietraru își salvează identitatea proiectând scenarii în spațiul trecutului: o alienare controlată, în care regresia schizoidă are finalitate curativă. Volumele de povestiri Maximele, minimele (1984) sau Castelul albastru (1986), cumulând „exerciții de imaginație în stil borgesian sau în stilul fantasticului romantic, ba chiar și în stil urmuzian”, au în scrisul lui S. caracter de „interludii
Dicționarul General al Literaturii Române () [Corola-publishinghouse/Science/289560_a_290889]
-
un grup de pacienți diagnosticați în stadiul de IGT, IFG sau diabet clinic cu valori < 150 mg/dl, la care modificarea stilului de viață (dietă adaptată indicelui masei corpului și, mai ales, creșterea gradului activității fizice) a condus fie la regresia tulburărilor metabolice, fie la menținerea lor într-o stare de aparentă neprogresivitate. Analizând atent aceste cazuri, am ajuns la concluzia că regresia bolii s-a înregistrat numai în cazurile în care elementul terapeutic major a fost creșterea și menținerea constantă
Tratat de diabet Paulescu by Constantin Ionescu-Tîrgovişte () [Corola-publishinghouse/Science/92221_a_92716]
-
de viață (dietă adaptată indicelui masei corpului și, mai ales, creșterea gradului activității fizice) a condus fie la regresia tulburărilor metabolice, fie la menținerea lor într-o stare de aparentă neprogresivitate. Analizând atent aceste cazuri, am ajuns la concluzia că regresia bolii s-a înregistrat numai în cazurile în care elementul terapeutic major a fost creșterea și menținerea constantă a gradului activității fizice. În viziunea noastră, acesta este mijlocul preventiv și terapeutic cel mai important pentru T2DM. Urmează, la distanță mare
Tratat de diabet Paulescu by Constantin Ionescu-Tîrgovişte () [Corola-publishinghouse/Science/92221_a_92716]
-
înmulțirea numărului de observații, repetate asupra fiecărei entități, datele culese prin observație pot fi supuse unui tratament statistic prin care, de regulă, se încearcă tocmai simularea unor situații experimentale. Astfel, o serie de proceduri statistice bazate pe corelație (corelații parțiale, regresia multiplă, analiza path etc.) și similarele lor în cazul caracteristicilor calitative nu fac altceva decât să încerce să evidențieze relația directă dintre două variabile când celelalte sunt presupuse constante (controlate). Cu toate acestea, nu trebuie să legăm în mod absolut
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
fi: Pătratul abaterii standard, adică mărimea fără radical, se numește varianță, și ea intervine în multe modele statistice, în special în cele care urmăresc să pună în evidență factorii explicativi ai unui fenomen tradus printr-o variabilă statistică (analize de regresie, analiza path, analiza factorială etc.). În principiu, se consideră că varianța reflectă„gradul de nedeterminare” privind starea indivizilor dintr-o populație, în raport cu plasarea lor pe scala valorilor unei caracteristici. De aceea, introducerea unei noi variabile care reduce varianța factorului dependent
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
de un coeficient simetric, utilizat pur și simplu pentru a sugera nivelul general de legătură dintre cei doi factori sau pentru alte calcule, în cadrul modelelor mai complexe. Cazul a două variabile statistice (caracteristici cantitative) conduce la calcule de corelație și regresie. Coeficientul de corelație - notat, de obicei, cu r - reflectă legătura statistică globală dintre variabilele x și y. Coeficienții de regresie b, respectiv b', din ecuațiile: y = a + bx x = a' + b'y sunt indicatori asimetrici, reflectând dependența statistică a lui
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
pentru alte calcule, în cadrul modelelor mai complexe. Cazul a două variabile statistice (caracteristici cantitative) conduce la calcule de corelație și regresie. Coeficientul de corelație - notat, de obicei, cu r - reflectă legătura statistică globală dintre variabilele x și y. Coeficienții de regresie b, respectiv b', din ecuațiile: y = a + bx x = a' + b'y sunt indicatori asimetrici, reflectând dependența statistică a lui y de x și, respectiv, a lui x de y. Introducerea în modele a mai mult de două variabile are
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
șiefectele de interacțiune dintre ei. Pentru caracteristicile cantitative, există proceduri clasice de analiză a raporturilor de dependență, cărora, firește, li s-au adăgat și altele noi, îndeosebi după generalizarea folosirii calculatoarelor personale. Modelul clasic originar de dependență rămâne cel al regresiei multiple. Având dat un număr de m variabile, x1, x2, ..., xm, fiecare individ statistic din cei n analizați va primi câte o valoare după fiecare variabilă, deci va putea fi reprezentat ca un punct într-un spațiu m-dimensional. Considerând
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
să fie minimă. Cel mai adesea, se utilizează forma lineară a funcției f, întrucât este cea mai simplă și practica arată că, exceptând anumite situații cu totul deosebite, alte forme mai complicate nu reușesc o aproximare net mai bună. Ecuația regresiei lineare multiple este: x1 = a + b2x2 + b3x3 + ... +bmxm ea reprezentând un hiperplan în spațiul cu m dimensiuni. Un coeficient bi arată cu câte unități crește x1 când variabila xi crește cu o unitate proprie. Dat fiind faptul că variabilele independente
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
măsură diferite, coeficienții b nu pot fi comparați între ei. Pentru a realiza acest lucru- ceea ce înseamnă a compara factorii în funcție de importanța lor în determinarea lui x1 - se calculează, printr-o procedură de normare, așa-numiții coeficienți beta (coeficienții de regresie standardizați). Ceea ce trebuie neapărat reținut în legătură cu modelul regresiei sunt următoarele două lucruri. Mai întâi, valorile coeficienților de regresie, în speță cei standardizați, arată legătura dintre variabila independentă respectivă și valorile x1 calculate, deci nu cele reale, acestea din urmă putând
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
între ei. Pentru a realiza acest lucru- ceea ce înseamnă a compara factorii în funcție de importanța lor în determinarea lui x1 - se calculează, printr-o procedură de normare, așa-numiții coeficienți beta (coeficienții de regresie standardizați). Ceea ce trebuie neapărat reținut în legătură cu modelul regresiei sunt următoarele două lucruri. Mai întâi, valorile coeficienților de regresie, în speță cei standardizați, arată legătura dintre variabila independentă respectivă și valorile x1 calculate, deci nu cele reale, acestea din urmă putând fi foarte diferite de cele dintâi atunci când modelul
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
compara factorii în funcție de importanța lor în determinarea lui x1 - se calculează, printr-o procedură de normare, așa-numiții coeficienți beta (coeficienții de regresie standardizați). Ceea ce trebuie neapărat reținut în legătură cu modelul regresiei sunt următoarele două lucruri. Mai întâi, valorile coeficienților de regresie, în speță cei standardizați, arată legătura dintre variabila independentă respectivă și valorile x1 calculate, deci nu cele reale, acestea din urmă putând fi foarte diferite de cele dintâi atunci când modelul nu aproximează bine realitatea. Altfel spus, orice ecuație de regresie
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
regresie, în speță cei standardizați, arată legătura dintre variabila independentă respectivă și valorile x1 calculate, deci nu cele reale, acestea din urmă putând fi foarte diferite de cele dintâi atunci când modelul nu aproximează bine realitatea. Altfel spus, orice ecuație de regresie trebuie însoțită și de indicatorul care exprimăeroarea medie a aproximării variabilei dependente. În al doilea rând, variabilele independente pot fi, la rândul lor, imagini ale unor factori între care considerațiile teoretice ne conduc la presupunerea că există relații de dependență
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
de indicatorul care exprimăeroarea medie a aproximării variabilei dependente. În al doilea rând, variabilele independente pot fi, la rândul lor, imagini ale unor factori între care considerațiile teoretice ne conduc la presupunerea că există relații de dependență. Numai că, în cadrul regresiei, asemenea posibile relații între variabilele independente nu sunt luate în considerare. Valorile coeficienților de regresie sunt, în esență, construite pe așa-numiții coeficienți de corelație parțială. Aceștia, spre deosebire de coeficienții de regresie corespunzători, sunt indici simetrici, în sensul menționat mai sus
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
pot fi, la rândul lor, imagini ale unor factori între care considerațiile teoretice ne conduc la presupunerea că există relații de dependență. Numai că, în cadrul regresiei, asemenea posibile relații între variabilele independente nu sunt luate în considerare. Valorile coeficienților de regresie sunt, în esență, construite pe așa-numiții coeficienți de corelație parțială. Aceștia, spre deosebire de coeficienții de regresie corespunzători, sunt indici simetrici, în sensul menționat mai sus, adică ei nu presupun că o variabilă este dependentă și alta independentă. Folosind notația lui
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
presupunerea că există relații de dependență. Numai că, în cadrul regresiei, asemenea posibile relații între variabilele independente nu sunt luate în considerare. Valorile coeficienților de regresie sunt, în esență, construite pe așa-numiții coeficienți de corelație parțială. Aceștia, spre deosebire de coeficienții de regresie corespunzători, sunt indici simetrici, în sensul menționat mai sus, adică ei nu presupun că o variabilă este dependentă și alta independentă. Folosind notația lui Yule și Kendall (1969), un coeficient de corelație parțială între x1 și x2, în același context
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
adică ei nu presupun că o variabilă este dependentă și alta independentă. Folosind notația lui Yule și Kendall (1969), un coeficient de corelație parțială între x1 și x2, în același context de variabile ca și cel folosit mai sus la regresie, coeficient ce intră în calculul lui b2, se va scrie: r12.34...m și va fi identic cu r21.34...m, câtă vreme coeficientul de regresie va fi altul atunci când x2 devine variabilă dependentă și x1 dependentă, ajungând deci în dreapta
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
și x2, în același context de variabile ca și cel folosit mai sus la regresie, coeficient ce intră în calculul lui b2, se va scrie: r12.34...m și va fi identic cu r21.34...m, câtă vreme coeficientul de regresie va fi altul atunci când x2 devine variabilă dependentă și x1 dependentă, ajungând deci în dreapta semnului egal. Există și un coeficient de corelație asimetric. El se numeste coeficient de corelație multiplă și, pentru ipoteza de dependență adoptată, se va scrie R1
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
său fiind o valoare subunitară care arată ce parte din varianța lui x1 este „explicată” de ansamblul variabilelor independente, cuprinse într-un model de legătură lineară. Altfel spus, R2 ne arată care este eficiența aproximării lui x1 prin ecuația de regresie lineară. Pentru alte forme de regresie decât cea lineară, se calculează coeficienți asemănători. Legăturile deterministe implicate în ecuațiile de regresie se află la baza multor altor modele mai complexe, care fie introduc relații de dependență simultană între mai multe variabile
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]
-
arată ce parte din varianța lui x1 este „explicată” de ansamblul variabilelor independente, cuprinse într-un model de legătură lineară. Altfel spus, R2 ne arată care este eficiența aproximării lui x1 prin ecuația de regresie lineară. Pentru alte forme de regresie decât cea lineară, se calculează coeficienți asemănători. Legăturile deterministe implicate în ecuațiile de regresie se află la baza multor altor modele mai complexe, care fie introduc relații de dependență simultană între mai multe variabile, fie caută definirea unor variabile-factori noi
[Corola-publishinghouse/Science/1855_a_3180]