• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 3
  • Tagged with
  • 3
  • 3
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Sistemas de informação hospitalar: a importância do serviço de arquivo médico e estatística

Alvarez Arnodo, Luis Enrique 06 April 1993 (has links)
Made available in DSpace on 2010-04-20T20:15:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1993-04-06T00:00:00Z / O trabalho aborda alguns aspectos referentes ao serviço de arquivo médico e estatística-SAME, organização, estrutura, finalidades, funções e funcionamento. Salienta-se a importância desse serviço para a administração geral do hospital como empresa, além do seu melhor conhecido papel de guardião dos prontuários dos pacientes e de processador de estatísticas médicas.
2

Descoberta de conhecimento aplicado à base de dados textual de saúde

Barbosa, Alexandre Nunes 26 March 2012 (has links)
Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-18T12:21:33Z No. of bitstreams: 1 42c.pdf: 1016491 bytes, checksum: 407619e0114b592531ee5a68ca0fd0f9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-18T12:21:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 42c.pdf: 1016491 bytes, checksum: 407619e0114b592531ee5a68ca0fd0f9 (MD5) Previous issue date: 2012 / UNISINOS - Universidade do Vale do Rio dos Sinos / Este trabalho propõe um processo de investigação do conteúdo de uma base de dados, composta por dados descritivos e pré-estruturados do domínio da saúde, mais especificamente da área da Reumatologia. Para a investigação da base de dados, foram compostos 3 conjuntos de interesse. O primeiro composto por uma classe com conteúdo descritivo relativo somente a área da Reumatologia em geral, e outra cujo seu conteúdo pertence a outras áreas da medicina. O segundo e o terceiro conjunto, foram constituídos após análises estatísticas na base de dados. Um formado pelo conteúdo descritivo associado as 5 maiores frequências de códigos CID, e outro formado por conteúdo descritivo associado as 3 maiores frequências de códigos CID relacionados exclusivamente à área da Reumatologia. Estes conjuntos foram pré-processados com técnicas clássicas de Pré-processamento tais como remoção de Stopwords e Stemmer. Com o objetivo de extrair padrões que através de sua interpretação resultem na produção de conhecimento, foram aplicados aos conjuntos de interesse técnicas de classificação e associação, visando à relação entre o conteúdo textual que descreve sintomas de doenças com o conteúdo pré-estruturado, que define o diagnóstico destas doenças. A execução destas técnicas foi realizada através da aplicação do algoritmo de classificação Support Vector Machines e do algoritmo para extração de Regras de Associação Apriori. Para o desenvolvimento deste processo foi pesquisado referencial teórico relativo à mineração de dados, bem como levantamento e estudo de trabalhos científicos produzidos no domínio da mineração textual e relacionados a Prontuário Médico Eletrônico, focando o conteúdo das bases de dados utilizadas, técnicas de pré-processamento e mineração empregados na literatura, bem como os resultados relatados. A técnica de classificação empregada neste trabalho obteve resultados acima de 80% de Acurácia, demonstrando capacidade do algoritmo de rotular dados da saúde relacionados ao domínio de interesse corretamente. Também foram descobertas associações entre conteúdo textual e conteúdo pré-estruturado, que segundo a análise de especialistas, podem conduzir a questionamentos quanto à utilização de determinados CIDs no local de origem dos dados. / This study suggests a process of investigation of the content of a database, comprising descriptive and pre-structured data related to the health domain, more particularly in the area of Rheumatology. For the investigation of the database, three sets of interest were composed. The first one formed by a class of descriptive content related only to the area of Rheumatology in general, and another whose content belongs to other areas of medicine. The second and third sets were constituted after statistical analysis in the database. One of them formed by the descriptive content associated to the five highest frequencies of ICD codes, and another formed by descriptive content associated with the three highest frequencies of ICD codes related exclusively to the area of Rheumatology. These sets were pre-processed with classic Pre-processing techniques such as Stopword Removal and Stemming. In order to extract patterns that, through their interpretation, result in knowledge production, association and classification techniques were applied to the sets of interest, aiming at to relate the textual content that describes symptoms of diseases with pre-structured content, which defines the diagnosis of these diseases. The implementation of these techniques was carried out by applying the classification algorithm Support Vector Machines and the Association Rules Apriori Algorithm. For the development of this process, theoretical references concerning data mining were researched, including selection and review of scientific publications produced on text mining and related to Electronic Medical Record, focusing on the content of the databases used, techniques for pre-processing and mining used in the literature, as well as the reported results. The classification technique used in this study reached over 80% accurate results, demonstrating the capacity the algorithm has to correctly label health data related to the field of interest. Associations between text content and pre-structured content were also found, which, according to expert analysis, may be questioned as for the use of certain ICDs in the place of origin of the data.
3

Implantação de prontuário eletrônico em um hospital de grande porte: estudo de caso

Murahovschi, Denis 31 March 2000 (has links)
Made available in DSpace on 2010-04-20T20:15:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2000-03-31T00:00:00Z / O presente trabalho analisa um caso de implantação de prontuário eletrônico em um hospital brasileiro privado e de grande porte, que presta assistência de alta complexidade. A pesquisa exploratória serviu-se de uma metodologia qualitativa, que investigou o primeiro ano de funcionamento do prontuário eletrônico e os respectivos antecedentes e se centrou nas percepções expressas, através de entrevistas, por profissionais de nível superior que atuam no referido hospital (implantadores, usuários administrativos e usuários clínicos). As entrevistas foram pessoais e todas realizadas pelo próprio pesquisador. O objetivo foi entender as mudanças decorrentes da implantação do prontuário eletrônico no hospital e examinar resistências ao processo. O trabalho fornece, também, uma perspectiva histórica do processo de informatização hospitalar e do desenvolvimento de sistemas de prontuário eletrônico. / The present work analyses a case-study ofthe implantation ofa computer-based patient records system in a large private Brazilian hospital that provides high complexity assistance. The exploratory study investigated the first year of functioning of the computer-based patient records system and the respective antecedents and centered on feelings expressed, in interviews, by high leveI professionals employed in the referred hospital (administrators and practitioners). The interviews were personal and were carried out by the researcher himself The objective was to understand the ongoing changes in the implementation of the computer-based patient records system in the hospital and examine resistance to the implantation processo Furthermore, the work provides a historical insight into hospital informatics systems implementation and ofthe development of computer-based patient record systems.

Page generated in 0.0625 seconds