Los rápidos avances en las TIC y la recopilación de grandes cantidades de datos de salud móvil están dando lugar a nuevas formas de tratar a los pacientes. Estudios sugieren que los sistemas de telemonitorización y los modelos predictivos para el apoyo clínico y el empoderamiento del paciente pueden mejorar varias patologías, como la insuficiencia cardíaca, cuya tasa de ingresos es alta. En la práctica médica actual, los clínicos utilizan reglas simples que generan un gran número de alertas falsas. Con el fin de reducir las alertas falsas, en este estudio se presentan los modelos predictivos para prevenir descompensaciones que pueden llevar a ingresos. Estos se basan en datos clínicos móviles de 242 pacientes con insuficiencia cardíaca (IC) recopilados durante un período de 44 meses en el servicio de salud pública del País Vasco (Osakidetza). El mejor modelo predictivo obtenido es una combinación de alertas basadas en datos de monitoreo y un cuestionario con un clasificador Naive Bayes que utiliza una
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Arquitectura Multi-Softcore en FPGA
Artículo:
La nueva distribución discreta novel con aplicación en los números de mortalidad por COVID-19 en el Reino de Arabia Saudita y Letonia.
Artículo:
Implementación de Caché Cooperativa Basada en Clústeres y Estrategia de Entrega Codificada en Redes C-V2X
Artículo:
Transmisión de Escenas 3D a través de Canales con Pérdida
Artículo:
Evaluación de recursos turísticos y contramedidas basadas en comunicación en red y algoritmo TOPSIS.