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1.
Med. intensiva (Madr., Ed. impr.) ; 43(7): 416-426, oct. 2019. ilus, graf, tab
Artigo em Espanhol | IBECS | ID: ibc-185869

RESUMO

La gran cantidad de información que se procesa informáticamente en el entorno de la medicina intensiva la convierte en un campo ideal para el empleo de técnicas conocidas como Big Data Analysis (BDA) y Machine Learning (ML), que pueden permitir en el futuro mejorar nuestra capacidad de investigación clínica y dirigir de manera más precisa las terapias que proporcionamos a nuestros pacientes. En este artículo se revisan los conceptos fundamentales sobre BDA y ML, y se estudian sus posibles aplicaciones al ámbito de la medicina intensiva, desde un punto de vista del clínico. También se plantean potenciales estrategias para sacar el máximo partido a estas tecnologías emergentes, incluyendo la aparición de un nuevo tipo de profesional sanitario encargado de actuar como enlace entre la parte clínica y la ingeniería de datos


Intensive care is an ideal environment for the use of Big Data Analysis (BDA) and Machine Learning (ML), due to the huge amount of information processed and stored in electronic format in relation to such care. These tools can improve our clinical research capabilities and clinical decision making in the future. The present study reviews the foundations of BDA and ML, and explores possible applications in our field from a clinical viewpoint. We also suggest potential strategies to optimize these new technologies and describe a new kind of hybrid healthcare-data science professional with a linking role between clinicians and data


Assuntos
Humanos , Big Data , Cuidados Críticos/métodos , Aprendizado de Máquina , Estado Terminal , Design de Software , Processamento de Linguagem Natural , Processamento Eletrônico de Dados/métodos , Armazenamento e Recuperação da Informação , Análise de Dados
2.
Span. j. psychol ; 17: e45.1-e45.12, ene.-dic. 2014. tab, ilus
Artigo em Inglês | IBECS | ID: ibc-130457

RESUMO

The Grammatical Structures Comprehension Test (CEG) was used to analyze grammatical comprehension problems in native Spanish-speaking children with Specific Language Impairment (SLI). The test is divided into 20 blocks containing the most common grammatical structures in Spanish. Our objective was to establish whether the CEG was sensitive in detecting these problems and whether there were differential patterns in grammatical comprehension between children with SLI (14 participants) and two control groups: a chronological control group (CC) with 14 participants and a linguistic control group (LC) also with 14 participants. We found significant differences between the SLI group and the chronological control participants (Box’s M = 63.080, F = 1, 159, p = .238), with a correct classification rate of 85.7 % in the discriminant function analysis. These differences did not occur in all the blocks, in which we identified a range of different performance patterns that varied according to the structures being analyzed. This work helps to clarify certain questions about grammatical comprehension in children with SLI and contributes to the debate on delay vs. «delay within the delay» (AU)


No disponible


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Criança , Adolescente , Compreensão/fisiologia , Testes de Linguagem/normas , Linguagem Infantil , Estudos de Linguagem/tendências , Desenvolvimento da Linguagem , Comportamento Infantil/fisiologia , Comportamento Infantil/psicologia , Transtornos do Desenvolvimento da Linguagem/psicologia , Transtornos da Linguagem/psicologia , Processamento de Linguagem Natural , Análise de Variância
3.
An. psicol ; 30(3): 1146-1150, oct. 2014. graf, tab
Artigo em Espanhol | IBECS | ID: ibc-126156

RESUMO

El análisis de contenido es una técnica que convierte las respuestas abiertas de entrevistas en categorías. Este proceso es de gran utilidad dado que define las categorías de un estudio sobre la base de la percepción de la muestra, evitando la imposición de categorías creadas por el investigador. Sin embargo, este tipo de análisis conlleva un alto costo de tiempo, recursos y personal especializado. Programas como el ATLAS.ti o el NVivo no constituyen una solución eficaz ni eficiente. Los nuevos programas basados en lingüística computacional ofrecen un escenario diferente, dado que el programa "entiende e interpreta" las categorías. Para comprobar su eficacia y eficiencia se compara un análisis de contenido hecho por expertos con el análisis utilizando el programa SPSS Text Analytics for Surveys (TA). Se concluye que bajo la supervisión de un investigador especializado, siguiendo ciertos pasos de afinamiento de la extracción, el TA permite un ahorro de tiempo importante, una mayor confiabilidad y abre las posibilidades para análisis cualitativos con muestras grandes


Content analysis is a technique that converts open-ended responses into categories. This process is of great value since it defines the categories of a study based on the perception of the sample, avoiding imposed categories created by the researcher. However, this type of analysis involves extensive use of time, resources, and expertise. Programs such as ATLAS.ti or NVivo do not constitute an effective nor efficient solution. New software based on computational linguistics offers a different scenario, as it allows the "understanding and interpretation" of categories. In order to prove its effectiveness and efficiency, content analysis made by experts is compared with analysis using SPSS Text Analytics for Surveys (TA). We conclude that under the supervision of a specialized researcher, TA allows for an important time saving, increased reliability, and opens up possibilities for qualitative analysis of large samples


Assuntos
Humanos , Processamento Eletrônico de Dados/instrumentação , Bases de Conhecimento , Software , 25783 , Processamento de Linguagem Natural , Linguística
4.
Acta otorrinolaringol. esp ; 62(6): 425-431, nov.-dic. 2011. tab, graf
Artigo em Espanhol | IBECS | ID: ibc-113323

RESUMO

Introducción: Comprender el lenguaje implica percibir adecuadamente los cambios temporales que se producen en la amplitud de modulación de los sonidos del habla. La detección de estos cambios disminuye en las afecciones neurológicas como la esclerosis múltiple, la neuropatía auditiva, las hipoacusias neurosensoriales, la presbiacusia y el retraso primario del lenguaje. El potencial evocado auditivo de seguimiento a la envolvente (PEA-SE) permite estudiar electrofisiológicamente la respuesta auditiva a los cambios en la modulación de un estímulo acústico. Objetivos: Caracterizar el PEA-SE en adultos sanos y estudiar los efectos del sueño sobre este potencial. Métodos: Se estudiaron 11 sujetos, 6 en condiciones de vigilia y 5 en sueño espontáneo. Se registró el PEA-SE obtenido con un ruido blanco al que se le hizo un barrido de frecuencias de modulación entre 20-200Hz a 50dB HL de intensidad. Resultados: El PEA-SE mostró una morfología similar en todos los sujetos, caracterizándose por presentar dos componentes principales. La amplitud del primer componente (localizado entre 30-50Hz de modulación) fue significativamente mayor que la del segundo componente (entre 80-110Hz) tanto en los sujetos despiertos como en los dormidos. Existió además un efecto significativo del estado de vigilia sobre la amplitud del PEA-SE para las frecuencias entre 88-110Hz, 155-165Hz y 190-200Hz. Sin embargo, no hubo un efecto significativo del sueño sobre los componentes principales del PEA-SE. Conclusiones: En este trabajo se corrobora el patrón morfológico del PEA-SE sustentándose su utilidad para el estudio objetivo del procesamiento temporal del sistema auditivo (AU)


Introduction: The auditory ability to discriminate rapid changes in the envelope of language sounds is essential for speech comprehension. This ability is deteriorated in some neurological diseases such as multiple sclerosis, auditory neuropathy, sensorineural hearing loss, presbycusis, and primary developmental language disorder. Envelope-following responses (EFRs) in humans are useful in objective measurement of temporal processing in the auditory nervous system. Objectives: To evaluate EFRs in healthy younger subjects and to investigate the effects of subject states on the EFRs recorded. Methods: Eleven young subjects were included; 6 of them were awake and 5 were asleep. EFRs were evoked by white noise carrier stimuli with a sweep of modulation frequencies from 20 to 200Hz presented at 50dB HL. Results: The EFRs we recorded were similar in all subjects. There were two principal components. During both subject sleep and wakefulness, the first component (located between 30 and 50Hz) was significantly larger than the second component (located between 80 and 110Hz). There was also a significant effect of sleep on the EFR amplitude for the modulation frequencies between 88 and 110Hz, 155 and 165Hz, and 190 and 200Hz. However, there were no significant effects of sleep on the principal EFR components. Conclusions: These results corroborate the usefulness of the EFR technique for objective measurement of human auditory temporal processing (AU)


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Adulto , Transtornos da Percepção Auditiva/diagnóstico , Potenciais Evocados Auditivos , Fenômenos Eletrofisiológicos , Acústica da Fala , Processamento de Linguagem Natural , Vigília/fisiologia , Sono/fisiologia
5.
Psicothema (Oviedo) ; 22(4): 669-676, 2010.
Artigo em Espanhol | IBECS | ID: ibc-82518

RESUMO

La prematuridad se ha considerado un factor de riesgo para el desarrollo cognitivo y lingüístico, pero son escasas las investigaciones que analicen las diferencias entre prematuros y nacidos a término en las habilidades iniciales de la percepción del habla. En este trabajo se explora la capacidad para percibir y discriminar un contraste vocálico nativo en una muestra de prematuros a los 4 y 8 meses (edad corregida), mediante el paradigma de familiarización - preferencia con estímulos complejos (CV.CV, multi-locutoras). Los resultados muestran diferencias a los 4 meses entre prematuros y controles, solo los segundos categorizan adecuadamente y responden al cambio vocálico. A los 8 meses el grupo de prematuros ya resuelve la tarea. Se observa una correlación positiva entre duración de la atención (tiempo de fijación visual) y variables de riesgo neonatal. Los resultados muestran los efectos de la prematuridad sobre el procesamiento de estímulos complejos y plantean la necesidad de explorar con mayor detalle la relación entre las capacidades tempranas de percepción del habla y el desarrollo del lenguaje en esta población de riesgo (AU)


Preterm birth is considered a risk factor for cognitive and linguistic development; however, research focusing on the comparison between preterm and full term infants’ early abilities in speech perception is still scarce. In this study, the ability to perceive and discriminate a native vowel contrast by a sample of preterm infants at 4 and 8 months of age (corrected for gestation) has been analyzed using the familiarization-preference procedure and complex stimuli (CV.CV, multispeakers). Results reveal differences at 4 months of age between pre-term and control groups; only the latter successfully categorize and react to the vowel change. By 8 months of age, preterm infants are able to solve the task. A positive correlation was observed between duration of attention (visual fixation measures) and a number of neonatal risk factors. Results show the effects of preterm birth on the processing of complex stimuli and suggest the need to further explore the connection between early speech perception capacities and language development in this at-risk population (AU)


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Lactente , Discriminação Psicológica , Testes de Discriminação da Fala/psicologia , Nascimento Prematuro/psicologia , Nascimento a Termo/psicologia , Fonética , Idioma , Percepção da Fala , Idade Gestacional , Processamento de Linguagem Natural , Estimulação Luminosa/instrumentação , Estimulação Luminosa/métodos
6.
Span. j. psychol ; 12(2): 424-440, nov. 2009. ilus, tab
Artigo em Inglês | IBECS | ID: ibc-74922

RESUMO

There is currently a widespread interest in indexing and extracting taxonomic information from large text collections. An example is the automatic categorization of informally written medical or psychological diagnoses, followed by the extraction of epidemiological information or even terms and structures needed to formulate guiding questions as an heuristic tool for helping doctors. Vector space models have been successfully used to this end (Lee, Cimino, Zhu, Sable,Shanker, Ely & Yu, 2006; Pakhomov, Buntrock & Chute, 2006). In this study we use a computational model known asLatent Semantic Analysis (LSA) on a diagnostic corpus with the aim of retrieving definitions (in the form of lists of semantic neighbors) of common structures it contains (e.g. «storm phobia», «dog phobia») or less common structures that might be formed by logical combinations of categories and diagnostic symptoms (e.g. «gun personality» or «germ personality»). In the quest to bring definitions into line with the meaning of structures and make them in some way representative, various problems commonly arise while recovering content using vector space models. We propose some approaches which bypass these problems, such as Kintsch’s (2001) predication algorithm and some corrections to the way lists of neighbors are obtained, which have already been tested on semantic spaces in a non-specific domain (Jorge-Botana, León, Olmos & Hassan-Montero, under review). The results support the idea that the predication algorithm may also be useful for extracting more precise meanings of certain structures from scientific corpora, and that the introduction of some corrections based on vector length may increases its efficiency on non-representative terms (AU)


Actualmente existe un amplio interés en la indexación y extracción de información provenientes de grandes bancos de textos de índole taxonómica. Por ejemplo, la categorización automática de diagnósticos médicos o psicológicos redactados de manera informal y su consiguiente extracción de información epidemiológica o incluso en la extracción de términos y estructuras para la creación de preguntas-guía que asistan de forma heurística a los médicos en la búsqueda de información. Los modelos espacio-vectoriales han sido empleados con éxito en estos propósitos (Lee, Cimino, Zhu, Sable, Shanker, Ely, & Yu, 2006; Pakhomov, Buntrock, & Chute, 2006). En este estudio utilizamos un modelo computacional conocido como Análisis Semántico Latente (LSA) sobre un corpus diagnóstico con la motivación de recuperar definiciones (en forma de listados de vecinos semánticos) de estructuras habituales en ellos (e.g., «fobia a las tormentas», «fobia a los perros») o estructuras menos habituales, pero que pueden formarse por combinaciones lógicas de las categorías y síntomas diagnósticos (e.g., «personalidad de la pistola» o «personalidad de los gérmenes»). Para conseguir que las definiciones sean ajustadas al significado de las estructuras, y mínimamente representativas, se discuten algunos problemas que suelen surgir en la recuperación de contenidos con los modelos espacio-vectoriales, y se proponen algunas formas de evitarlos como el algoritmo de predicación de Kintsch (2001) y algunas correcciones en el modo de extraer listados de vecinos ya experimentadas sobre espacios semánticos de dominio general (Jorge-Botana, León, Olmos & Hassan-Montero, in review). Los resultados apoyan la idea de que el algoritmo de predicación puede ser también útil para extraer acepciones más precisas de ciertas estructuras en corpus científicos y que la introducción de algunas correcciones en base a la longitud de vector puede aumentar su eficacia ante términos poco representativos (AU)


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Algoritmos , Inteligência Artificial , Indexação e Redação de Resumos/métodos , Armazenamento e Recuperação da Informação/métodos , Transtornos Mentais/diagnóstico , Semântica , Terminologia como Assunto , Sistemas de Gerenciamento de Base de Dados/tendências , Sistemas de Gerenciamento de Base de Dados , Eficiência , Processamento de Linguagem Natural , Reconhecimento Automatizado de Padrão/métodos , Psicolinguística/métodos
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