فایل ورد کامل پتانسیل و مشکلات کاربرد داده های بزرگ در تحقیقات حوزه بهداشت

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پتانسیل و مشکلات کاربرد داده های بزرگ در تحقیقات حوزه بهداشت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

* مطالعه هایی که از داده های مشاهداتی بزرگ استفاده می کنند، در مقایسه با آزمون و خطای بالینی، می توانند بصیرت های بالینی ارزشمندتری را طی مدت زمان کوتاهتر و صرف هزینه کمتر فراهم کنند.


* یافته های بدست آمده از مطالعه هایی که از داده های بزرگ استفاده می کنند، باید دیده شک و تردید و توجه ویژه به جزئیات متدلوژیکی تفسیر شوند؛ این جزئیات در مطالعه های مشاهداتی آینده نگر یا طراحی آزمون و خطا که داده ها بصورت مشخص و هدفمند گردآوری می شوند، چندان موردنیاز نیستند.

* روش های تجزیه و تحلیل این دیتابیس ها در حال دگرگونی هستند، و متخصصان بیهوشی باید با این تکنیک ها بخوبی آشنا باشند تا بتوانند نتیجه گیری های مناسبی از نتایج حاصل از این مطالعات بدست آورند.

کلمات کلیدی: داده های بزرگ | داده کاوی | داده های اجرایی | رجیستری/ثبت بالینی | اپیدمیولوژی | استنتاج علّی | مراقبت های پزشکی بعد از عمل

عنوان انگلیسی:

Potential and Pitfalls for Big Data in Health Research

~~en~~ writers :

Karim S. Ladha, MD, MSa, Vishal S. Arora, ABb,c, Richard P. Dutton, MD, MBAd,e, Joseph A. Hyder, MD, PhD

Studies using large observational data sets can provide valuable clinical insights
with speed and cost efficiency not possible with clinical trials.


Findings from studies using such data sets must be interpreted with a skepticism
and attention to methodological details not often required when data are acquired intentionally, as with a prospective observational study or trial design.


Methods to analyze these databases are evolving, and anesthesiologists should
familiarize themselves with these techniques in order to draw appropriate conclusions from the results of these studies.

Keywords: Big data | Data mining | Administrative | data | Clinical registries | Epidemiology | Causal inference | Perioperative medicine

$$en!!