ترجمه فارسی مقاله سوزنها در پشتههای سوزن: اطلاعات بالینی معنادار مدفون در دادههای شکل موج پر سر و صدا
عنوان مقاله به انگلیسی
Needles in Needle Stacks: Meaningful Clinical Information Buried in Noisy Waveform Data
عنوان مقاله به فارسی
سوزنها در پشتههای سوزن: اطلاعات بالینی معنادار مدفون در دادههای شکل موج پر سر و صدا
نویسندگان
Sujay Nagaraj, Andrew J. Goodwin, Dmytro Lopushanskyy, Danny Eytan, Robert W. Greer, Sebastian D. Goodfellow, Azadeh Assadi, Anand Jayarajan, Anna Goldenberg, Mjaye L. Mazwi
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Central Venous Lines (C-Lines) and Arterial Lines (A-Lines) are routinely used in the Critical Care Unit (CCU) for blood sampling, medication administration, and high-frequency blood pressure measurement. Judiciously accessing these lines is important, as over-utilization is associated with significant in-hospital morbidity and mortality. Documenting the frequency of line-access is an important step in reducing these adverse outcomes. Unfortunately, the current gold-standard for documentation is manual and subject to error, omission, and bias. The high-frequency blood pressure waveform data from sensors in these lines are often noisy and full of artifacts. Standard approaches in signal processing remove noise artifacts before meaningful analysis. However, from bedside observations, we characterized a distinct artifact that occurs during each instance of C-Line or A-Line use. These artifacts are buried amongst physiological waveform and extraneous noise. We focus on Machine Learning (ML) models that can detect these artifacts from waveform data in real-time - finding needles in needle stacks, in order to automate the documentation of line-access. We built and evaluated ML classifiers running in real-time at a major children's hospital to achieve this goal. We demonstrate the utility of these tools for reducing documentation burden, increasing available information for bedside clinicians, and informing unit-level initiatives to improve patient safety.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
خطوط وریدی مرکزی (خطوط C) و خطوط شریانی (خطوط A) به طور معمول در بخش مراقبت های ویژه (CCU) برای نمونه برداری از خون ، تجویز دارو و اندازه گیری فشار خون با فرکانس بالا مورد استفاده قرار می گیرند.دسترسی به این خطوط مهم است ، زیرا استفاده بیش از حد با عوارض و مرگ و میر در بیمارستان همراه است.مستند سازی فرکانس دسترسی به خط یک گام مهم در کاهش این پیامدهای نامطلوب است.متأسفانه ، استاندارد طلای فعلی برای مستندات دستی و در معرض خطا ، حذف و تعصب است.داده های موج فشار خون با فرکانس بالا از سنسورها در این خطوط اغلب پر سر و صدا و پر از مصنوعات است.رویکردهای استاندارد در پردازش سیگنال قبل از تجزیه و تحلیل معنی دار ، مصنوعات نویز را حذف می کنند.با این حال ، از مشاهدات کنار تختخواب ، ما یک مصنوعات مجزا را مشخص کردیم که در طول هر نمونه از استفاده از خط C یا A- خط رخ می دهد.این مصنوعات در بین شکل موج فیزیولوژیکی و سر و صدای بیرونی دفن می شوند.ما روی مدل های یادگیری ماشین (ML) تمرکز می کنیم که می توانند این مصنوعات را از داده های شکل موج در زمان واقعی تشخیص دهند-پیدا کردن سوزن در پشته های سوزن ، به منظور خودکار سازی مستندات خط دسترسی.ما برای دستیابی به این هدف ، طبقه بندی کننده های ML را که در زمان واقعی در یک بیمارستان بزرگ کودکان اجرا می شوند ، ساختیم و ارزیابی کردیم.ما کاربرد این ابزارها را برای کاهش بار مستندات ، افزایش اطلاعات موجود برای پزشکان در بستر و اطلاع رسانی در مورد ابتکارات سطح واحد برای بهبود ایمنی بیمار نشان می دهیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
