Mostra el registre parcial de l'element

dc.contributorValls Ontañón, Adaia
dc.contributorBorrás Ramírez, Rosa
dc.contributorUniversitat Internacional de Catalunya. Departament de Medicina
dc.contributor.authorRodiera Clarens, Claudia
dc.date.accessioned2024-06-27T06:47:12Z
dc.date.available2024-06-27T06:47:12Z
dc.date.issued2024-05-16T17:39:48Z
dc.date.issued2024-05-16T17:39:48Z
dc.date.issued2023-11-15
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10803/690898
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10803/690898
dc.description.abstractLa aparició d’una via aèria difícil no anticipada es un dels desafiaments als que s’enfronta un anestesiòleg ja que pot comportar complicacions molt greus. La seva incidència varia entre 1,5% y 13.5%. Una avaluació preoperatòria adequada de la via aèria es un factor clau per reduir la incidència de complicacions relacionades amb la via aèria i s’ha de realitzar de manera rutinària abans de qualsevol procediment quirúrgic. Tradicionalment, la avaluació de la via aèria ha consistit en realitzar test d’screening basats en característiques antropomètriques dels pacients com a part de l’exploració física de la avaluació preanestèsica. Tot i així, la seva utilitat clínica, precisió i benefici han estat qüestionats. Per aquest motiu, s’han proposat nous mètodes d’avaluació de la via Aérea amb l’objectiu de millorar-ne l'avaluació. En concret, la veu ha sorgit com un nou mètode per a la detecció d’una via aèria difícil. En els últims anys, la intel·ligència artificial ha sorgit com una nova eina prometedora per a aplicacions clíniques. En aquest estudi, proposem investigar l’ús de la veu per a predir una via difícil mitjançant algoritmes de machine learning,
dc.format343 p.
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherUniversitat Internacional de Catalunya
dc.rightsL'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subjectAnestesia
dc.subjectVía aérea difícil
dc.subjectMachine learning
dc.subjectEvaluación preoperatoria
dc.subjectMedicina
dc.subject61
dc.titleVoice analysis as a method for preoperatively predicting a difficult airway based on Machine learning algorithms.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


Fitxers en aquest element

FitxersGrandàriaFormatVisualització

No hi ha fitxers associats a aquest element.

Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)

Mostra el registre parcial de l'element

Comparteix a TwitterComparteix a LinkedinComparteix a FacebookComparteix a TelegramComparteix a WhatsappImprimeix