| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


101 - 110 / 1104
Na začetekNa prejšnjo stran78910111213141516Na naslednjo stranNa konec
101.
RAZVOJ RAČUNALNIŠKE APLIKACIJE ZA ADMINISTRATIVNO DELO REŠEVALNE POSTAJE
Denis Gorjup, 2013, magistrsko delo

Opis: V sodobnem času tehnologije je določene procese smiselno informatizirati. Na Reševalni postaji Univerzitetnega kliničnega centra Ljubljana smo s pomočjo orodja Microsoft Access razvili računalniško aplikacijo, ki je reševalcem v pomoč pri izpolnjevanju velikega števila potrebnih obrazcev. Orodje smo poimenovali ARS oz. Administracija Reševalne Službe, saj so informatizirani obrazci v pomoč pri organizaciji službe s trenutno 103 zaposlenimi. Raziskovalna metodologija: S pomočjo anketnih vprašalnikov smo ugotavljali, ali zaposleni sploh čutijo potrebo po računalniškem vnosu obrazcev in seveda, kaj bi od takšne aplikacije pričakovali. Po izgradnji aplikacije in določenem času testnega obratovanja smo spet s pomočjo ankete izvedeli, kako so z vzpostavljeno informatizacijo zadovoljni. Rezultati so potrdili naša domnevanja, in sicer, da si zaposleni želijo računalniško pomoč pri izpolnjevanju obrazcev, saj verjamejo, da bodo s tem pridobili večjo preglednost, informacije bodo hitreje našli, vse to pa jim ne bo prineslo dodatnega dela. Z zaključno anketo smo ugotovili, da je zgrajena aplikacija v visokem odstotku zadovoljila pričakovanja uporabnikov, so pa zapisali tudi nekaj predlogov, ki bi jih aplikacija lahko ponudila pri nadaljnjem razvoju. Sklep: Izdelana aplikacija je reševalni postaji pri organiziranju dela v veliko pomoč in je prinesla želene rezultate.
Ključne besede: reševalna postaja, informatizacija, obrazci, organizacija.
Objavljeno: 12.07.2013; Ogledov: 1111; Prenosov: 121
.pdf Celotno besedilo (2,54 MB)

102.
IZDELAVA IN OBDELAVA SPLETNIH ANKET V ZDRAVSTVU
Jasmina Černivec, 2013, magistrsko delo

Opis: Zdravstvo je veda, ki se nenehoma nadgrajuje s pridobivanjem novega znanja, analiziranjem obstoječega stanja, raziskovanji, razmišljanji, uvajanjem novosti, zbiranjem podatkov. Zato je namen tega dela prikazati zdravstvenim delavcem, kako je lahko spletna anketa preprosto pomagalo pri zbiranju želenih podatkov in njihovi obdelavi. V ta namen je prikazana krajša anketa o zadovoljstvu zaposlenih podjetja X od same priprave orodja za izdelavo anket v Google Drivu, nastavitve hipotez in do obdelave podatkov. Za posnetek resničnega stanja je bil namen raziskave s spletno anketo pridobiti podatke o poznavanju spletnega anketiranja med zdravstvenimi delavci in ugotoviti, v kolikšni meri bi zdravstveni delavci za svoje delovne oziroma raziskovalne namene uporabljali spletne ankete. Zanimali so nas razlogi, zaradi katerih bi zdravstveni delavci uporabljali spletne ankete, in razlogi, zaradi katerih spletnih anket ne bi želeli uporabljati, ter razlike pri poznavanju spletnega anketiranja glede na spol, starost in izobrazbo zdravstvenega delavca. V magistrskem delu so prikazani odgovori na krajšo anketo o poznavanju in uporabi spletnega anketiranja med zdravstvenimi delavci zdravstvenih domov in bolnišnic. Metodologija raziskovanja. Med zdravstvene delavce smo poslali spletno anketo o poznavanju spletnega anketiranja, analizi podatkov in uporabi v njihovem delovnem okolju. Raziskava je bila narejena na vzorcu 101 vrnjenega vprašalnika. Podatke smo obdelali z različnimi statističnimi metodami, odgovorili na raziskovalna vprašanja in potrdili oziroma ovrgli hipoteze. Anketa je obsegala 13 vprašanj. Rezultati. Ugotovili smo, da bi zdravstveni delavci za svoje delovne oziroma raziskovalne namene uporabljali spletne ankete, če bi za izdelavo in obdelavo imeli jasna in kratka navodila. Raziskava je pokazala, da večina zdravstvenih delavcev bolj slabo ali pa sploh ne pozna spletnih strani za izdelavo anket in da je dostop do dobljenih podatkov možen s katerega koli računalnika ali pametnega telefona. Sklep. Spletno anketiranje je postalo področje zbiranja podatkov, mnenj, odgovorov velikega števila ljudi ali ciljane skupine na hiter in relativno poceni način. S seznanjanjem zdravstvenih delavcev s spletnimi stranmi za izdelavo anket, z orodjem Google Drivom in obdelavo podatkov v Excelu bodo ti lahko uporabili prednosti spletnih anket pri svojem delu, študiju, spremljanju kakovosti in raziskovalnih nalogah.
Ključne besede: izdelava spletne ankete, hipoteze, Google Drive, zdravstvo, Hi-kvadrat χ2, Studentov t-test, vrtilna tabela.
Objavljeno: 27.09.2013; Ogledov: 1703; Prenosov: 234
.pdf Celotno besedilo (2,61 MB)

103.
Motivacija in njen vpliv na uspešnost medicinske sestre v izvajanju zdravstvene nege
Marjetka Kodermac, 2013, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo predstavili pojem motivacije in kar je z motivacijo povezano; od pozitivnih in negativnih vzrokov, ki naj bi se odražali z načinom pristopov do izvajanja zahtevanega dela, do dejavnikov, ki vplivajo na uspešnost opravljenega dela. Namen magistrskega dela je razložiti in opisati vpliv motivacije medicinskih sester na učinkovitost in izvajanje zdravstvene nege, analizirati stanje motiviranosti zaposlenih v zdravstvenem domu ter iskanje predlogov in možnosti, ki bi pripomogle k večji motiviranosti vseh zaposlenih. Ugotoviti, kateri so tisti ključni dejavniki, ki pripomorejo k večji motivaciji medicinskih sester, da delo opravljajo kakovostno in predvsem z veseljem. Metodologija raziskovanja. Uporabljena je bila kvantitativna metodologija raziskovanja. Kot instrument smo uporabili anketni vprašalnik. Raziskovalni vzorec je zajemal 110 diplomiranih medicinskih sester in tehnikov zdravstvene nege v zdravstvenem domu. Rezultate raziskave smo obdelali s pomočjo programov Microsoft Office Word 2010 in Microsoft Excel 2007 ter IBM SPSS Statistics 19. S pomočjo orodja programa SPSS smo uporabili metodo analize frekvenc in hi-kvadrat test za preverjanje razlik med skupinami. Rezultati raziskave. Ugotovili smo, da je 55% medicinskih sester zadovoljnih s svojim delovnim mestom, 50 % pa z delovnimi pogoji. 77 % medicinskih sester je motiviranih za dobro izvajanje dela. Kot razlog za ne-motivacijo jih je 38% navedlo prenizki osebni dohodek. Ugotovili smo, da največjo motivacijo predstavljajo dobri odnosi s sodelavci s povprečnim rangom 3.7. S pomočjo primerjave smo ugotovili, da ni statistično signifikantnih razlik med višjo in nižjo izobrazbo v zadovoljstvu z delovnim mestom (p=0,278). Sklep. V današnjem času je prisotno veliko stresa, strahu in negotovosti na delovnem mestu zato je motivacija medicinskih sester zelo pomembna. V motivacijo je vpletenih veliko različnih, med seboj prepletenih notranjih in zunanjih dejavnikov, tako da je v resnici težko konstantno vzdrževati visoko raven motiviranosti. Dejavnik »prevelika količina dela, ki ga je potrebno opraviti v delovni izmeni na zaposlenega« zmanjšuje motivacijo do dela medicinskih sester. Medtem ko jih najbolj motivira dejavnik »dobri odnosi s sodelavci«. Medicinske sestre si pri svojem delu najbolj želijo dobre delovne pogoje. Takoj zatem si želijo dobro plačo, dobre odnose s sodelavci, dobro vodjo, stalnost zaposlitve, zanimivo delo, svobodo in samostojnost, varno delo, možnost strokovnega razvoja in na zadnje lahko delo.
Ključne besede: motivacija, motivacijske teorije, motivacijski dejavniki, medicinska sestra
Objavljeno: 22.10.2013; Ogledov: 2386; Prenosov: 454
.pdf Celotno besedilo (1,74 MB)

104.
Analiza biomedicinskih podatkov na primeru meritev fizične aktivnosti in delovne obremenitve medicinskih sester
Nino Fijačko, 2013, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi smo s pomočjo pedometrov raziskali fizično aktivnost in delovno obremenitev medicinskih sester na Oddelku za anesteziologijo, intenzivno terapijo in terapijo bolečin v Univerzitetnem kliničnem centru Maribor, natančneje na Oddelku za perioperativno intenzivno terapijo. Sodelovalo je 20 medicinskih sester, ki so v različnih izmenah nosile pedometre. Pedometer nam je za vsako medicinsko sestro posebej posredoval podatke o njenem aktivnem obdobju v izmeni, število korakov in kilometrov ter število porabljenih kalorij. Pridobljene podatke smo analizirali s programskim jezikom R in ugotovili, da medicinska sestra v 12-urni izmeni opravi v povprečju 9006 korakov, kar znaša od 6 do 7 kilometrov in porabi 226,3 kalorij. Rezultate smo primerjali s tujimi študijami, narejenimi na področju zdravstvene nege, in ugotovili podobnost med rezultati. Slednje navajajo, da medicinske sestre opravijo v povprečju od 6 do 8 kilometrov v 12-urnem delovniku. V obdobju celotne študije lahko vidimo korelacijo med naraščanjem in padanjem povprečnega števila narejenih kilometrov zaradi povečane oz. zmanjšane fizične aktivnosti in delovne obremenitve medicinske sestre, ki nastane zaradi večjega oz. manjšega števila pacientov. Prikazali smo tudi, da je delovna obremenitev medicinske sestre spremenljiv podatek, na katerega vplivajo številni različni dejavniki. Pokazali smo, da lahko medicinske sestre same najbolj vplivajo na dejavnik racionalne uporabe korakov. Iz pridobljenih podatkov lahko namreč sklepamo, da pri daljši delovni dobi naraste racionalnost izrabe korakov medicinske sestre (p = 0,049). Na podlagi velike količine fizične aktivnosti in delovne obremenitve (srednje hitra hoja, najvišje kategorizirani bolniki itd.) smo ocenili, da medicinske sestre na Oddelku za perioperativno intenzivno terapijo opravljajo poleg intelektualnega tudi fizični poklic.
Ključne besede: fizična aktivnost, delovna obremenitev, bioinformatika, zdravstvena nega, pedometer
Objavljeno: 24.01.2014; Ogledov: 1328; Prenosov: 268
.pdf Celotno besedilo (2,43 MB)

105.
ČASOVNA ZAHTEVNOST KLASIFIKACIJE PRI UPORABI VIRTUALIZACIJE STROJNE OPREME
Marko Uršič, 2014, magistrsko delo

Opis: Virtualizacija nam omogoča, da hkrati uporabljamo več operacijskih sistemov na enem računalniku, posledično nam to omogoči uporabo programske opreme, ki teče na določenem operacijskem sistemu (npr. Linux), znotraj drugega, t. i. gostiteljskega operacijskega sistema (npr. Windows). Virtualizacija je zelo primerna za testiranje in eksperimentiranje z novo programsko opremo, saj ima možnost izdelave posnetka stanja, kar pomeni, da lahko ob nastanku težav znova zaženemo virtualni računalnik tam, kjer smo posneli stanje pred nastankom težav. V magistrski nalogi smo s pomočjo virtualnega okolja in izbiro primernega operacijskega sistema poiskali najugodnejšo kombinacijo, ki omogoča čim nižjo časovno zahtevnost pri izvedbi algoritmov za klasifikacijo s področja analize mikromrež. S programom Oracle WM VirtualBox smo na strojni opremi ustvarili tri virtualne računalnike in s pomočjo programskega jezika R merili čase izvajanja algoritmov na strojni opremi in na virtualnih računalnikih z različnimi operacijskimi sistemi. Pokazali smo, da uporaba virtualizacije bistveno vpliva na časovno zahtevnost klasifikacije. Izkazalo se je, da je najmanj časa za izvajanje algoritma potreboval operacijski sistem Windows 7 Enterprise, nameščen na strojni opremi, kar je znašalo kar 31 % manj časa kot najpočasnejši operacijski sistem Linux Ubuntu, nameščen na virtualnem računalniku. Virtualizacija ima velike prednosti, vendar ko izvajamo zahtevne algoritme na velikih podatkovnih bazah, ki se izvajajo dlje časa, je virtualizacija le delno koristna, saj porabimo več časa. Zato je bolje, da takšne algoritme izvajamo kar na strojni opremi in prilagajamo operacijski sistem glede na potrebe programske opreme.
Ključne besede: Virtualizacija, operacijski sistem, računalništvo v oblaku
Objavljeno: 06.01.2015; Ogledov: 1239; Prenosov: 120
.pdf Celotno besedilo (2,24 MB)

106.
Contrasting temporal trend discovery for large healthcare databases
Goran Hrovat, Gregor Štiglic, Peter Kokol, Milan Ojsteršek, izvirni znanstveni članek

Opis: With the increased acceptance of electronic health records, we can observe theincreasing interest in the application of data mining approaches within this field. This study introduces a novel approach for exploring and comparingtemporal trends within different in-patient subgroups, which is basedon associated rule mining using Apriori algorithm and linear model-based recursive partitioning. The Nationwide Inpatient Sample (NIS), Healthcare Costand Utilization Project (HCUP), Agency for Healthcare Research and Qualitywas used to evaluate the proposed approach. This study presents a novelapproach where visual analytics on big data is used for trend discovery in form of a regression tree with scatter plots in the leaves of the tree. Thetrend lines are used for directly comparing linear trends within a specified time frame. Our results demonstrate the existence of opposite trendsin relation to age and sex based subgroups that would be impossible to discover using traditional trend-tracking techniques. Such an approach can be employed regarding decision support applications for policy makers when organizing campaigns or by hospital management for observing trends that cannot be directly discovered using traditional analytical techniques.
Ključne besede: data mining, decision support, trend discovery
Objavljeno: 27.11.2014; Ogledov: 984; Prenosov: 271
.pdf Celotno besedilo (1013,97 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

107.
Uporaba sistema hrambe in prenosa digitalnih medicinskih slik v radiologiji
Brane Klopčič, 2015, specialistično delo

Opis: V specialističnem delu so predstavljeni sistem hrambe in prenosa digitalnih medicinskih slik in standardi, po katerih si posamezni segmenti znotraj sistema izmenjujejo podatke. Standard za zajem in prenos digitalnega medicinskega slikovnega gradiva, standard za prenos podatkov med medicinskimi informacijskimi sistemi in mednarodna iniciativa za informatizacijo zdravstva so podrobneje opisani in obrazloženi. Opisana je implementacija sistema hrambe in prenosa digitalnih medicinskih slik, analiza stroškov in prednosti same implementacije ter njen vpliv na delovni proces v različnih delovnih okoljih. Predstavljen je model upravljanja delovnega procesa in spremembe, ki jih implementacija sistema hrambe in prenosa digitalnih medicinskih slik prinese. Pri tem smo bili osredotočeni predvsem na učinkovitost, ki daje klinične in poslovne rezultate. Tako je bilo ugotovljeno, da implementacija izboljša delovni proces v smeri povečanja tako klinične kot tudi poslovne učinkovitosti.
Ključne besede: arhiv, radiologija, PACS, DICOM, HL7, implementacija PACS, delovni proces, poslovna učinkovitost, klinična učinkovitost
Objavljeno: 27.05.2015; Ogledov: 795; Prenosov: 70
.pdf Celotno besedilo (1,87 MB)

108.
109.
Evaluation of major online diabetes risk calculators and computerized predictive models
Gregor Štiglic, Majda Pajnkihar, 2015, izvirni znanstveni članek

Opis: Classical paper-and-pencil based risk assessment questionnaires are often accompanied by the online versions of the questionnaire to reach a wider population. This study focuses on the loss, especially in risk estimation performance, that can be inflicted by direct transformation from the paper to online versions of risk estimation calculators by ignoring the possibilities of more complex and accurate calculations that can be performed using the online calculators. We empirically compare the risk estimation performance between four major diabetes risk calculators and two, more advanced, predictive models. National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data from 1999%2012 was used to evaluate the performance of detecting diabetes and pre-diabetes. American Diabetes Association risk test achieved the best predictive performance in category of classical paper-and-pencil based tests with an Area Under the ROC Curve (AUC) of 0.699 for undiagnosed diabetes (0.662 for pre-diabetes) and 47% (47% for pre-diabetes) persons selected for screening. Our results demonstrate a significant difference in performance with additional benefits for a lower number of persons selected for screening when statistical methods are used. The best AUC overall was obtained in diabetes risk prediction using logistic regression with AUC of 0.775 (0.734) and an average 34% (48%) persons selected for screening. However, generalized boosted regression models might be a better option from the economical point of view as the number of selected persons for screening of 30% (47%) lies significantly lower for diabetes risk assessment in comparison to logistic regression (p < 0.001), with a significantly higher AUC (p < 0.001) of 0.774 (0.740) for the pre-diabetes group. Our results demonstrate a serious lack of predictive performance in four major online diabetes risk calculators. Therefore, one should take great care and consider optimizing the online versions of questionnaires that were primarily developed as classical paper questionnaires
Ključne besede: risk calculators, predictive models, diabetes
Objavljeno: 19.06.2017; Ogledov: 374; Prenosov: 246
.pdf Celotno besedilo (797,74 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

110.
Comprehensible predictive modeling using regularized logistic regression and comorbidity based features
Gregor Štiglic, Petra Povalej Bržan, Nino Fijačko, Fei Wang, Alexandros Kalousis, Boris Delibašić, Zoran Obradović, 2015, izvirni znanstveni članek

Opis: Different studies have demonstrated the importance of comorbidities to better understand the origin and evolution of medical complications. This study focuses on improvement of the predictive model interpretability based on simple logical features representing comorbidities. We use group lasso based feature interaction discovery followed by a post-processing step, where simple logic terms are added. In the final step, we reduce the feature set by applying lasso logistic regression to obtain a compact set of non-zero coefficients that represent a more comprehensible predictive model. The effectiveness of the proposed approach was demonstrated on a pediatric hospital discharge dataset that was used to build a readmission risk estimation model. The evaluation of the proposed method demonstrates a reduction of the initial set of features in a regression model by 72%, with a slight improvement in the Area Under the ROC Curve metric from 0.763 (95% CI: 0.755%0.771) to 0.769 (95% CI: 0.761%0.777). Additionally, our results show improvement in comprehensibility of the final predictive model using simple comorbidity based terms for logistic regression.
Ključne besede: predictive models, logistic regression, readmission classification, comorbidities
Objavljeno: 19.06.2017; Ogledov: 406; Prenosov: 212
.pdf Celotno besedilo (1,13 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Iskanje izvedeno v 0.23 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici