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國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 宋昇峯的 以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值 (2021),提出ehr中文關鍵因素是什麼,來自於急性缺血性中風、電子病歷、功能復原後果、機器學習、敘述式臨床紀錄、自然語言處理、風險模型、預測。

而第二篇論文臺北醫學大學 藥學系臨床藥學碩士在職專班 王莉萱、唐功培所指導 李婉萱的 運用計畫行為理論與科技接受模型探討第二型糖尿病患者使用胰島素注射劑之行為意圖 (2021),提出因為有 第二型糖尿病、胰島素、心因性胰島素阻抗、計畫行為理論、科技接受模型的重點而找出了 ehr中文的解答。

最後網站電子病歷實施成果 - 國立陽明交通大學附設醫院則補充:繁體中文. 繁體中文. English. 字級設定; 大字級; 中字級; 小字級. 網站導覽 · 自費檢驗COVID-19 / 社區擴大篩檢預約 / 預約COVID-19疫苗接種 / 慢性 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ehr中文,大家也想知道這些:

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決ehr中文的問題,作者宋昇峯 這樣論述:

中風是導致成人殘障的重要原因,中風功能復原後果的精準預測,能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜,衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源,以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立,甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的,照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄,即非結構化資料,反而甚少被使用。因此,本研究的目的,即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中,共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理,萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄,並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合,來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時,操作特徵曲線下面積為0.782至0.805,而使用放射報告時,曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時,最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸,而使用放射報告時,最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型,這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而,不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估,臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為,電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後,不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具,更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料,將能提供醫師更好的決策支援。

運用計畫行為理論與科技接受模型探討第二型糖尿病患者使用胰島素注射劑之行為意圖

為了解決ehr中文的問題,作者李婉萱 這樣論述:

研究背景全球第二型糖尿病的盛行率逐年攀升,而台灣糖尿病盛行率於2019年統計也已經超過11%,且絕大多數為第二型糖尿病,高血糖問題儼然成為我國國人健康的最大隱憂。糖尿病為一慢性全身性疾病,若長期控制不好會導致諸多併發症的產生,研究顯示,初發病的糖尿病病人若積極治療能顯著降低發生大小血管併發症的機率與降低死亡率。早期基礎胰島素介入治療可使病人血糖快速趨於正常水平,減少不可逆併發症的發生,為病人帶來長期的好處。然而大部分第二型糖尿病患者對於注射胰島素仍抱持抗拒的心態,因而耽誤使用胰島素治療的時機。國外對於心因性胰島素阻抗已有多項研究,台灣的胰島素注射率遠低於歐美國家,卻鮮少有研究深入探討台灣民眾

對於使用胰島素控制血糖的看法,因此我們進行這項研究,希望透過問卷方式了解糖尿病患者對於使用胰島素治療的態度。本研究分別以計畫行為理論和科技接受模型為理論框架,發展出新的量表(以下簡稱為計畫行為理論量表和科技接受模型量表),以了解哪些因素會影響糖尿病患者使用胰島素的行為意圖,並進一步比較兩個理論何者較適合用於探討施打胰島素的行為意圖,進而將研究結果應用於衛教上,提升胰島素注射率和糖尿病照護的成效。研究方法本研究為一橫斷性研究,採匿名式問卷,同時於板橋某家醫科診所和網路進行問卷調查。問卷由計畫行為理論量表和科技接受模型量表所組成,其內容包含人口統計資料、糖尿病及其治療相關的知識測驗及影響病患使用胰

島素行為意圖等題項。問卷首先聘請專家做內容效度評估,使用條目水平的內容效度指數(item-level CVI)作為刪題標準,接著以便利性抽樣選取13位第二型糖尿病患者進行前驅測試,二度確保問卷內容的適切性,待問卷全數回收後再執行項目分析、建構效度分析和內在信度分析,以確立問卷的信效度。確保問卷結果符合信效度要求後,利用潛在變數路徑分析法(path analysis with latent variables, PA-LV)分別驗證計畫行為理論研究假設中,態度、主觀規範、知覺行為控制、知識對行為意圖的影響,與科技接受模型理論研究假設中,知覺易用性、知覺有用性、使用態度、外部變數對行為意圖的影響。

最後以行為意圖的解釋變異量比較兩個模型解釋力的優劣。研究統計分析p值皆為雙尾檢定,並定義p值小於0.05具有統計學上顯著差異。研究結果計畫行為理論量表由態度、主觀規範、知覺行為控制、行為意圖4個分量表組成,經項目分析、探索性因素分析、驗證性因素分析與信度分析後,總題項數由36題刪減成28題,各分量表信度指標α係數皆>0.6,總量表α係數=0.915,具良好信度。探索性因素分析將態度分量表和知覺行為控制分量表題目各自分為2個構面,符合計畫行為理論原設計信念,唯主觀規範分量表題目分成的2個構面與原設計信念不符,所有題項之因素負荷量皆>0.5。階層驗證性因素分析整體模型適配度指標X2/df=3.04

1、GFI=0.86、RMSEA=0.072具良好適配度,CFI=0.891、TLI=0.876為可接受適配,顯示模型仍有改善空間。計畫行為理論量表對行為意圖的解釋力為83%,其路徑分析結果顯示,態度、主觀規範和知覺行為控制皆會正向直接影響行為意圖,知識則會透過態度和知覺行為控制間接影響行為意圖。科技接受模型量表經項目分析、探索性因素分析、驗證性因素分析與信度分析後,總題項數由15題刪減成13題,量表信度指標α係數=0.905,具良好信度。探索性因素分析將題目分成4個構念,符合科技接受模型理論,且每個構念題項數都保留3項以上。驗證性因素分析整體模型適配度指標為X2/df=2.561、GFI=0

.947、RMSEA=0.063、GFI=0.969、TLI=0.959,表示模型適配度優良。科技接受模型量表對行為意圖的解釋力為67.2%,其路徑分析結果顯示,知覺有用性和知覺易用性皆會正向直接影響對胰島素的使用態度,使用態度是行為意圖的主要決定因素,知識則會透過知覺有用性對行為意圖產生間接影響效果。結論計畫行為理論量表和科技接受模型量表皆能良好預測行為意圖,但計畫行為理論對行為意圖的解釋力更高,且能提供更多的資訊,故本研究認為,計畫行為理論較科技接受模型更適合用來預測和解釋第二型糖尿病患者施打胰島素的行為意圖。而根據計畫行為理論量表的結果,施打胰島素的態度為第二型糖尿病患者施打胰島素的行為

意圖之主要決定因素,態度又會受到知識的正向直接影響,故醫療人員可透過加強民眾對於胰島素的正確知識來改變病患對施打胰島素的態度,提供糖尿病患者最適當的藥物治療。最後我們可將本研究結果應用於臨床上,提升第二型糖尿病患者使用胰島素的意願,以改善糖尿病治療的整體照護成效。