27 resultados para Farmacia hospitalaria.
Resumo:
236 p.
Resumo:
233 p.: il.
Resumo:
[ES] Una de las aplicaciones más interesantes de las nuevas tecnologías en la docencia, es la utilización de plataformas virtuales accesibles por el alumno a través de Internet. eKASI es una plataforma informática para el apoyo a la docencia presencial desarrollada en la Universidad del Pais Vasco, que permite la gestión de los documentos y la gestión de los estudiantes de un curso, a la vez que facilita el aprendizaje del alumno. Es una herramienta de distribución gratuita y de fácil manejo. Durante el curso 2005/2006, se ha utilizado esta plataforma como apoyo a la docencia de la asignatura Tecnología Farmacéutica I de 4º curso de la Licenciatura en Farmacia de la Universidad del País Vasco. La plataforma está accesible en la dirección de Internet http://ekasi.ehu.es mediante la introducción de una clave facilitada por el administrador del sistema. En la sección correspondiente al aula virtual de la plataforma, el alumno tiene a su disposición la información y documentos relacionados con la asignatura (plan docente, presentaciones utilizadas en las clases, cuestionarios de autoevaluación, enlaces de interés a paginas web, materiales multimedia, etc.). Por otra parte, esta plataforma permite la colaboración y discusión on line de los materiales estudiados, a través del foro y del correo electrónico y posibilita al profesor tutorizar y realizar un seguimiento del progreso de los estudiantes, mediante la realización de tests y de las diferentes tareas propuestas al grupo de alumnos. La plataforma eKASI ha supuesto un instrumento de gran utilidad como apoyo a la docencia presencial tal como se deduce de los resultados de la encuesta realizada a los alumnos al finalizar el curso académico.
Resumo:
8 p.
Resumo:
227 págs.
Resumo:
197 p. (Bibliogr. 189-197)
Resumo:
290 p. (Bibliogr. 257-290) Correo electrónico de la autora: ana.delpozo@ehu.es
Resumo:
Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante
Resumo:
Máster de Farmacología “Desarrollo, Evaluación y Uso Racional de Medicamentos” - E-mail de la autora: amets88@hotmail.com
Resumo:
221 p. : graf.
Resumo:
La amputación traumática de miembro inferior constituye un proceso complicado de adaptación y superación en el que se producen repercusiones en la persona tanto a nivel físico como psicológico y social. Este tipo de cirugía supone un cambio drástico en la vida de quienes las padecen y sus familias, siendo a menudo adultos jóvenes. En consecuencia, todo el equipo multidisciplinar, pero la enfermera de atención domiciliaria especialmente, juega un papel decisivo a la hora de realizar un seguimiento, estabilizar emocionalmente al paciente e integrarle con el entorno, alcanzando el mayor nivel posible de independencia y autonomía (Modelo de Virginia Henderson). Ésta, garantiza la continuidad de cuidados mediante la supervisión, realización de intervenciones y apoyo a la persona y a la familia, tarea que quizás queda relegada por la actuación inicial de la enfermera hospitalaria. Con el objetivo de brindar unos cuidados integrales y de calidad en el domicilio, se elabora un Plan de Cuidados Estandarizado (PCE) específico para este grupo de pacientes. Se utiliza el Lenguaje Enfermero Estandarizado (LEE) a través de las taxonomías NANDA-NOC-NIC, tal y como se recoge en el Real Decreto 1093/2010 del Boletín Oficial del Estado y se adapta en el 2012 al Boletín Oficial del País Vasco.
Resumo:
La neonatología es una modalidad de cuidados relativamente nueva, que ha ido evolucionando paralelamente al desarrollo tecnológico. A pesar de disminuir la mortalidad neonatal, el pronóstico en su desarrollo no se puede predecir. Muchos de los niños prematuros sufren alteraciones en el desarrollo infantil. En la mayoría de los casos, las complicaciones no sólo se deben a la prematuridad, si no que surgen a consecuencia de la traumática estancia hospitalaria. La Dra. Als pionera en los Cuidados Centrados en el Desarrollo en niños prematuros, impulsó la importancia de los factores externos que rodean al neonato, determinantes para el correcto desarrollo sensomotor, cognitivo y conductual. Por ello, Als crea el Programa de Evaluación y Atención Individualizada y Orientada al Desarrollo Neonatal (NIDCAP) que se establece como una metodología de cuidado para mejorar la calidad asistencial del neonato, con el fin de mejorar su desarrollo y disminuir las posibles complicaciones que se dan en la infancia. El objetivo de este trabajo es valorar la eficacia del NIDCAP en la disminución de secuelas en el desarrollo de niños prematuros a largo plazo mediante la evidencia científica, utilizando metodología PBE. Se realiza una búsqueda bibliográfica a través de la base de datos pubmed y The Cochrane library, para contrastar los resultados y hallar la evidencia. Los resultados recogidos no confirman de manera contundente que el NIDCAP sea determinante para la disminución de secuelas sensomotoras en la infancia, aunque si sugiere que el programa no es perjudicial y si en todo caso beneficioso para los cuidados de estos recién nacidos.
Resumo:
El trabajo realizado en este proyecto se enmarca dentro del área de Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado al ámbito de la medicina. Para este fin se han utilizado técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un modelo capaz de automatizar la clasificación de textos clínicos según el estándar ICD-9- CM (codificación estándar utilizada por la red hospitalaria europea). Aunque existe una herramienta web (https://eciemaps.mspsi.es/ecieMaps/ browser/index_9_mc.html), que facilita la clasificación, este trabajo, hoy en día es realizado manualmente. Básicamente se trata de un diccionario online, de los términos del estándar. Basándonos en trabajos previos relacionados, se ha obtenido un baseline a partir del cual se ha construido el proyecto. En primer lugar, como en cualquier trabajo relacionado con los Sistemas de Apoyo a la Decisión (DSS) se ha estructurado el trabajo en dos módulos principales, el preproceso y la clasificación. En el módulo dedicado al preproceso, se tratan los datos para hacerlos comprensibles a los algoritmos de clasificación. En este primer módulo también se realiza una fase de adición de atributos que aporten información útil a la hora de la clasificación y una posterior selección de los mismos, por si alguno fuera redundante o irrelevante. En el segundo módulo dedicado a la clasificación, seleccionamos aquellos algoritmos que consideramos mejores, basándonos para ello, en otros trabajos previos que abordan un problema similar. Una vez seleccionados los algoritmos, se procede a realizar barridos de parámetros que optimicen su rendimiento. Finalmente, se ha realizado la experimentación con distintas técnicas de preprocesamiento de los datos y con los distintos algoritmos de clasificación automática. Esta última de experimentación tiene como objetivo, encontrar la combinación de métodos que optimice el rendimiento de ambos módulos, y por tanto de todo el sistema.
Resumo:
Este trabajo se encuentra bajo la licencia Creative Commons Attribution 3.0.
Resumo:
Este trabajo se encuentra bajo la licencia Creative Commons Attribution 3.0.