Bakgrund: Perioperativ omvårdnad innefattar vård som anestesisjuksköterskor ger till patienter under hela det operativa ingreppet och delas in i tre faser: pre-, intra- och postoperativt. Anestesisjuksköterskan ska bedöma, etablera och upprätthålla en fri luftväg samt ventilera och övervaka patienten under hela anestesiförloppet. I omvårdnadsarbetet är det viktigt att förebygga luftvägskomplikationer och identifiera riskfaktorer för att optimera patientens perioperativa omvårdnad.  Tidigare studier visar att perioperativa luftvägskomplikationer i samband med generell anestesi är vanligt förkommande särskilt vid bukkirurgiska ingrepp och kan leda till individuellt lidande för patienten.  Syftet med denna studie var att beskriva perioperativa luftvägskomplikationer vid bukkirurgi efter generell anestesi och undersöka skillnader i förekomst av perioperativa luftvägskomplikationer mellan de patienter med laparoskopisk kirurgi respektive de patienter med öppen kirurgi samt mellan ASA klass I-II och ASA klass III-IV. Metod: Studien var en retrospektiv registerstudie med kvantitativ ansats. Material har inhämtats från operationsplaneringsprogrammet Provisio från en anestesiklinik under året 2017. Materialet analyserades med Chitvå test. Resultat: Resultatet visade att 6 % av patienterna som genomgått bukkirurgi under generell anestesi fick en perioperativ luftvägskomplikation och hypoxi var den vanligaste luftvägskomplikationen. Det framkom inga signifikanta skillnader mellan de patienter som opererats med laparoskopisk kirurgi jämfört med de patienter som opererats med öppen kirurgi respektive ASA klass I-II och ASA klass III-IV. Slutsats: Resultatet visar att mer uppmärksamhet behövs för att optimera omhändertagandet av patienter för att minimera risken för perioperativa luftvägskomplikationer som hypoxi.

Computers can be used to classify various types of data, for example to filter email messages, detect computer viruses, detect diseases, etc. This thesis explores two classification algorithms, random forest and k-nearest neighbour, to understand how accurately and how quickly they classify data. A literature study was conducted to identify the various prerequisites and to find suitable data sets. Five different data sets, leukemia, credit card, heart failure, mushrooms and breast cancer, were gathered and classified by each algorithm. A train split and a 4-fold cross-validation for each data set was used. The Rust library SmartCore, which included numerous classification methods and tools, was used to perform the classification. The results gathered indicated that using the train split resulted in better classification results, as opposed to 4-fold cross-validation. However, it could not be determined if any attributes of a data set affect the classification accuracy. Random forest managed to achieve the best classification results on the two data sets heart failure and leukemia, whilst k-nearest neighbour achieved the best classification results on the remaining three data sets. In general the classification results on both algorithms were similar. Based on the results, the execution time of random forest was dependent on the number of trees in the ”forest”, in which a greater number of trees resulted in an increased execution time. In contrast, a higher k value did not increase the execution time of k-nearest neighbour. It was also found that data sets with only binary values (0 and 1) run much faster than a data set with arbitrary values when using random forest. The number of instances in a data set also leads to an increased execution time for random forest despite a small number of features. The same applied to k-nearest neighbour, but with the number of features also affecting the execution since time is needed to compute distances between data points. Random forest managed to achieve the fastest execution time on the two data sets credit card and mushrooms, whilst k-nearest neighbour executed faster on the remaining three data sets. The difference in execution time between the algorithms varied a lot and this depends on the parameter value chosen for the respective algorithm. / Datorer kan användas för att klassificera olika typer av data, t.ex att filtrera e-postmeddelanden, upptäcka datorvirus, upptäcka sjukdomar, etc. Denna avhandling utforskar två klassificeringsalgoritmer, slumpmässiga skogar och k-närmaste grannar, för att förstå hur precist och hur snabbt de klassificerar data. En litteraturstudie genomfördes för att identifiera de olika förutsättningarna och för att hitta lämpliga datamängder. Fem olika datamängder, leukemia, credit card, heart failure, mushrooms och breast cancer, samlades in och klassificerades av varje algoritm. En träningsfördelning och en 4-faldig korsvalidering för varje datamängd användes. Rust-biblioteket SmartCore, som inkluderade många klassificeringsmetoder och verktyg, användes för att utföra klassificeringen. De insamlade resultaten visade att användningen av träningsfördelning resulterade i bättre klassificeringsresultat i motsats till 4-faldig korsvalidering. Det gick dock inte att fastställa om några attribut för en datamängd påverkar klassificeringens noggrannhet. Slumpmässiga skogar lyckades uppnå det bästa klassificeringsresultaten på de två datamängderna heart failure och leukemia, medan k-närmaste granne uppnådde det bästa klassificeringsresultaten på de återstående tre datamängderna. I allmänhet var klassificeringsresultaten för båda algoritmerna likartade. Utifrån resultaten var utförandetiden för slumpmässiga skogar beroende av antalet träd i ”skogen”, då ett större antal träd resulterade i en ökad utförandetid. Däremot ökade inte ett högre k-värde exekveringstiden för k-närmaste grannar. Det upptäcktes även att datamängder med endast binära värden (0 och 1) körs mycket snabbare än datamängder med godtyckliga värden när man använder slumpmässiga skogar. Antalet instanser i en datamängd leder också till en ökad exekveringstid för slumpmässiga skogar trots ett litet antal egenskaper. Detsamma gällde för k-närmaste granne, men även antalet egenskaper påverkade exekveringstiden då tid behövs för att beräkna avstånd mellan datapunkter. Slumpmässiga skogar lyckades uppnå den snabbaste exekveringstiden på de två datamängderna credit card och mushrooms, medan k-närmaste granne exekverades snabbare på de återstående tre datamängderna. Skillnaden i exekveringstid mellan algoritmerna varierade mycket och detta beror på vilket parametervärde som valts för respektive algoritm.