dc.contributor | Valls Ontañón, Adaia | |
dc.contributor | Borrás Ramírez, Rosa | |
dc.contributor | Universitat Internacional de Catalunya. Departament de Medicina | |
dc.contributor.author | Rodiera Clarens, Claudia | |
dc.date.accessioned | 2024-06-27T06:47:12Z | |
dc.date.available | 2024-06-27T06:47:12Z | |
dc.date.issued | 2024-05-16T17:39:48Z | |
dc.date.issued | 2024-05-16T17:39:48Z | |
dc.date.issued | 2023-11-15 | |
dc.identifier | http://hdl.handle.net/10803/690898 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10803/690898 | |
dc.description.abstract | La 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.format | 343 p. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | Universitat Internacional de Catalunya | |
dc.rights | L'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.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) | |
dc.subject | Anestesia | |
dc.subject | Vía aérea difícil | |
dc.subject | Machine learning | |
dc.subject | Evaluación preoperatoria | |
dc.subject | Medicina | |
dc.subject | 61 | |
dc.title | Voice analysis as a method for preoperatively predicting a difficult airway based on Machine learning algorithms. | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |