به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
مقالات رزومه:

مرجان قاضی سعیدی

  • Emad Alaei Tafti, Marjan Ghazisaeedi, Payam Sarraf *
    Background
    Failure in early diagnosis of myasthenia gravis (MG) and the risks of taking certain medications and undergoing surgery and anesthesia can lead to severe respiratory disorders and death. However, there are therapeutic measures that significantly control the disease and improve individual’s functionality.
    Methods
    First, an expert panel was formed, and a needs assessment questionnaire was prepared for the information elements and the capabilities required for the application and provided to neurologists with a subspecialty fellowship in neuromuscular diseases. Then, based on the analyzed results, the application was designed and created in 2 versions (physician and patient), and in 2 languages (Persian and English). Eventually, a questionnaire for user interaction and satisfaction was provided to 5 relevant physicians to evaluate the application.
    Results
    The results showed that neurologists considered all items of the needs assessment questionnaire to be 100% essential. The capabilities of the application included registering the medication name and dose, recording symptoms and complaints by the patient, completing standard questionnaires, online chat, medication reminder, sending alerts to the doctor when the patient is unwell, and providing a variety of reports. The usability evaluation showed that neurologists evaluated the application at a good level with the average score of 8.23 ± 0.47 (out of 9 points).
    Conclusion
    In the long run, using this technology can reduce costs, improve patients’ quality of life (QOL) and health care, change health behaviors, and ultimately, improve individual’s health.
    Keywords: Medical Informatics Applications, Monitoring, Myasthenia Gravis, Mobile Health, Mobile Applications, Neuromuscular Junction Diseases
  • آزاده بشیری، لیلا شاهمرادی، بهروز علیزاده سواره، مرجان قاضی سعیدی *
    مقدمه

    برنامه های کامپیوتری توانمندسازی مغزی با اجرای منظم، فشرده و مستمر تمرینات شناختی، سبب بهبود کارکردهای شناختی همچون توجه در اختلال بیش فعالی-نقص توجه می گردد. هدف این پژوهش شناسایی برنامه های کامپیوتری موثر در بهبود توجه در کودکان و نوجوانان مبتلا به اختلال بیش فعالی و نقص توجه می باشد.

    روش

    این مطالعه به صورت مروری- توصیفی در سال 2018 و از طریق مرور کتابخانه ای و جستجوی کلیدواژه های «اختلال بیش فعالی و نقص توجه»، «برنامه های بازتوانی شناختی کامیپوتری»، «بازی درمانی»، در بانک های اطلاعاتی PubMed،, Scopus
    Google Scholar انجام گرفته است. نتایج حاصل از بررسی متون از طریق مصاحبه نیمه ساختارمند بررسی و براساس حیطه های توجه در کودکان و نوجوانان مبتلا به بیش فعالی و نقص توجه، طبقه بندی شدند.

    نتایج

    براساس مطالعات، برنامه های شناختی کامپیوتری همچون Caption Log، Pay Attention، Cogmed Working Memory، Memory GYM، Attention GYM، Brainware Safari،8 Sciences ’ACTIVATET، Lumosity، My Happy Neuron، Smart Driver، و بسته ای توانبخشی همچون "مغزینه توجه و تمرکز" در ارتقاء انواع توجه (متمرکز، تقسیم شده، متناوب، مستمر و انتخابی) کودکان بیش فعال چهار سال به بالا، موثر بودند.

    نتیجه گیری

    باتوجه به تاثیر قابل ملاحظه برنامه های بازتوانی شناختی کامپیوتری در توانمندسازی مهارت های شناختی همچون توجه، استفاده از آن ها به عنوان درمان مکمل در ارتقاء کیفیت زندگی کودکان و نوجوانان مبتلا به اختلال بیش فعالی- نقص توجه، امیدوارکننده است. اما، ارزیابی این گونه برنامه ها با نمونه های بزرگ تر، انتقال ارزیابی از اثرات آموزشی به زندگی روزانه و بهبود کیفیت آن ها از طریق ارایه مولفه های بیشتری از این گونه برنامه ها پیشنهاد می شود.

    کلید واژگان: بیش فعالی، نقص توجه، بازتوانی شناختی کامپیوتری، بازی درمانی
    Azadeh Bashiri, Leila Shahmoradi, Behrouz Alizadeh Savareh, Marjan Ghazisaeedi *
    Introduction

    Computerized programs for brain empowerment with regular, intensive, and continuous cognitive exercises improve cognitive functions such as attention in attention deficit hyperactivity disorder. This review study aimed to identify effective computerized programs for improving attention in children and adolescents with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD).

    Method

    This descriptive narrative review was done in 2018 through library review and searching keywords including "attention deficit hyperactivity disorder", "computerized cognitive rehabilitation programs", and "play therapy" in databases such as PubMed, Scopus, and Google Scholar. The results of this review were investigated through the semi-structured interview and classified based on the attention areas of children and adolescents with ADHD.

    Results

    Based on the review, Caption Log, Pay Attention, Cogmed Working Memory, Memory GYM, Attention GYM, Brainware Safari, 8 Sciences' ACTIVATET, Lumosity, My Happy Neuron, Smart Driver, and educational packages such as Maghzine were effective programs to improve different types of attention (focused, divided, intermittent, continuous, and selective) in the ADHD children aged four years old and older.

    Conclusion

    Considering the significant effects of computerized cognitive rehabilitation programs in empowering cognitive skills such as attention, their use as a complementary treatment in improving the quality of life of children and adolescents with ADHD is promising. However, it is suggested to evaluate such programs with larger samples, transfer their educational effects to daily life, and improve their quality by providing more components of such programs.

    Keywords: Attention Deficit, Hyperactivity, Computerized Cognitive Rehabilitation, Game Therapy
  • Marjan Ghazisaeedi, Leila Shahmoradi, Ali Garavand, Masoumeh Maleki *, Shahabeddin Abhari, Marjan Ladan, Sina Mehdizadeh
    Background
    Postoperative infection in Coronary Artery Bypass Graft (CABG) is one of the most common complications for diabetic patients, due to an increase in the hospitalization and cost. To address these issues, it is necessary to apply some solutions. 
    Objective
    The study aimed to the development of a Clinical Decision Support System (CDSS) for predicting the CABG postoperative infection in diabetic patients.
    Material and Methods
    This developmental study is conducted on a private hospital in Tehran in 2016. From 1061 CABG surgery medical records, we selected 210 cases randomly. After data gathering, we used statistical tests for selecting related features. Then an Artificial Neural Network (ANN), which was a one-layer perceptron network model and a supervised training algorithm with gradient descent, was constructed using MATLAB software. The software was then developed and tested using the receiver operating characteristic (ROC) diagram and the confusion matrix. 
    Results
    Based on the correlation analysis, from 28 variables in the data, 20 variables had a significant relationship with infection after CABG (P<0.05). The results of the confusion matrix showed that the sensitivity of the system was 69%, and the specificity and the accuracy were 97% and 84%, respectively. The Receiver Operating Characteristic (ROC) diagram shows the appropriate performance of the CDSS.  
    Conclusion
    The use of CDSS can play an important role in predicting infection after CABG in patients with diabetes. The designed software can be used as a supporting tool for physicians to predict infections caused by CABG in diabetic patients as a susceptible group. However, other factors affecting infection must also be considered for accurate prediction.
    Keywords: Decision Support Systems, Clinical, Surgical Wound Infection, Coronary artery bypass, Diabetes
  • Samira Khademzadeh, Mohsen Nassiri Toosi, Esmaeil Mehraeen, Arash Roshanpoor, Marjan Ghazisaeidi *
    Background
    Fatty liver disease is rising as the most common liver disease in recent years. One of the new approaches to manage the disease is the use of intelligent systems. The recommender system is increasingly utilized in managing chronic conditions. This study was performed to identify the common data elements and features of a recommender system for people living with fatty liver.
    Methods
    This study was a narrative review exploring the minimum data set for a recommender system in fatty liver disease. We aimed to review the current literature evidence to comprehend the specific requirements of the related knowledge. The search was carried out in November 2020 using PubMed, Scopus, Science Direct, and Web of Science databases. We searched the keywords including fatty liver, liver disease, nonalcoholic fatty liver disease, intelligent, smart system, recommender system, minimum data set, data element, and data requirements.
    Results
    A review of the articles showed that the most common data elements of the administrative category were sex/gender (n=22), age (n=22), and ethnic group/race (n=8). We also identified the clinical data elements and technical features of a recommender system for people living with fatty liver. Based on the findings of this study, “diabetes and glucose status” (n=18), “AST” (n=15), “BMI” (n=13), and “ALT” (n=13) were the most frequent data elements of clinical category. Furthermore, “predicting and identifying” (n=8) was the most common technical feature mentioned in the reviewed articles.‎
    Conclusion
    We determined the common elements and features of a recommender system in ‎three different categories: clinical data elements, demographic data elements, and technical ‎capabilities. Using these requirements, it is possible to structure data gathering, medication ‎adherence, and communication with healthcare providers in a standard manner. It is ‎suggested that appropriate policies and national grants be adopted to identify and prioritize a ‎minimum data set to support the healthcare services of people living with chronic conditions.
    Keywords: Fatty liver disease, intelligent system, Minimum Data Set, Nonalcoholic Fatty Liver Disease, recommender system
  • مرجان قاضی سعیدی، مژگان تنهاپور*
    زمینه و هدف

    دوراپزشکی امکان ارایه خدمات پزشکی را از راه دور فراهم می آورد. پیاده سازی این فناوری اغلب با مشکلاتی روبه روست. هدف این مطالعه بررسی حوزه های پرکاربرد خدمات دوراپزشکی در کشور ایران و سایر کشورهای توسعه یافته و همچنین بررسی چالش های قانونی، مالی و حریم خصوصی دوراپزشکی در این کشورها و به طور ویژه در عصر اپیدمی کووید-19 است.

    روش بررسی

    مطالعه ی حاضر یک مطالعه ی مروری است. مطالعات و منابع الکترونیکی از پایگاه داده های علمی PubMed، Scopus، SID، Magiran، وب سایت وزارت بهداشت جمهوری اسلامی ایران و وب سایت های مرتبط بازیابی شدند. در نهایت منابع مرتبط با توجه به هدف مطالعه توسط محققان انتخاب و خلاصه ای از نتایج آنها در این مطالعه ارایه شد. 

    یافته ها:

     از پرکاربردترین خدمات دوراپزشکی می توان به حوزه های بالینی رادیولوژی، روانپزشکی و قلب و عروق برای تعامل با بیماران و حوزه های اورژانس، پاتولوژی و رادیولوژی برای برقراری ارتباط مختصصان باهم اشاره کرد. در کشور ایران مشاوره از راه دور پرکاربردترین حوزه ی دوراپزشکی است. در برنامه ی توسعه ی کشور قوانینی محدود در حمایت از ارایه خدمات مراقبت بهداشتی الکترونیک و دوراپزشکی وجود دارد مانند ماده 74 از بخش 14 برنامه توسعه. همچنین از نظر حفظ حریم خصوصی بیماران قوانین قابل استناد محدودی وجود دارند. در هر یک از کشورهای اروپایی اگرچه مجموعه راهنماهایی درمورد وب سایت های سلامت، سلامت همراه، تبادل اطلاعات بین مرزی و غیره وجود دارد اما قوانین یکپارچه ای جهت ارایه خدمات دوراپزشکی وجود ندارد. HIPAA در آمریکا و GDPR در اروپا از جمله قوانین حریم خصوصی در کشورهای توسعه یافته هستند. در قاره آمریکا محدودیت هایی برای بازپرداخت خدمات دوراپزشکی مانند استفاده از مدل پرداخت به ازای خدمت درنظر گرفته شده است؛ اما هزینه ها معمولا کمتر از هزینه های درمان حضوری بیمار هستند.  

    نتیجه گیری:

     استفاده از خدمات دوراپزشکی در عصر حاضر باتوجه به شیوع اپیدمی هایی مانند کووید-19 به یک الزام تبدیل شده است. به منظور توسعه ی خدمات دوراپزشکی در کشور ایران براساس تجربه کشورهای توسعه یافته لازم است ابعاد قانونی، مالی و حریم خصوصی از جمله ایجاد قوانینی صریح درمورد تعیین حقوق بیماران و فراهم کنندگان مراقبت، راهنماهایی مدون جهت ارایه این خدمات در حوزه های مختلف بالینی مانند قالب های ساختارمند برای مشاوره از راه دور و قوانین صریح در حوزه ی حریم خصوصی مورد ملاحظه قرار گیرند.

    کلید واژگان: دوراپزشکی، سلامت از راه دور، کووید-19، چارچوب قانونی
    Marjan Ghazi Saeedi, Mozhgan Tanhapour*
    Background and Aim

     Telemedicine provides medical services remotely. There are some problems with implementing telemedicine projects. The purpose of this study was to investigate the most common telemedicine services in Iran and other developed countries as well as examine the legal, financial and privacy challenges of telemedicine services in these countries, especially in the era of the COVID-19 epidemic.  

    Material and Methods

     In this study, the status of telemedicine in Iran and developed countries was reviewed. Thus, related papers and grey literature were retrieved from PubMed, Scopus, SID and Magiran scientific databases. Also, related websites including the Ministry of Health and Medical Education of the Islamic Republic of Iran were examined. According to the study’s purposes, the relevant resources were selected and summarized by researchers.       

    Results

     Radiology, psychiatry and cardiology are the most widely used telemedicine services for interaction with patients as well as emergency, pathology and radiology for healthcare professional communication. Teleconsulting is the most widely used telemedicine service in Iran. There are some laws such as article 74 from section 14 in the Iran development plan to support the provision of e-health and telemedicine services. Also, there are some limited laws for patients’ privacy. In Europe, there is a set of guidelines for health websites, mobile health and cross-border exchange of health information, etc. although there are no uniform laws about telemedicine. HIPAA in the United States and GDPR in Europe are some privacy laws in developed countries. There are some restrictions on telemedicine reimbursement in the United States including the fee-for-service payment model; however, the costs of telemedicine in the United States are usually less than face-to-face treatment. 

    Conclusion

     In the present era using telemedicine services become a requirement due to the outbreaks of epidemics such as COVID-19. Concerning the experience of developed countries, telemedicine services development in Iran requires some considerations in terms of legal, financial and privacy aspects including the creation of explicit laws on patients and healthcare provider’s rights, providing the telemedicine guidelines in different clinical fields such as structured formats for teleconsultation as well as the explicit laws for preserving the patient’s privacy.

    Keywords: Telemedicine, Tele-Health, COVID-19, Legal Framework
  • مرجان قاضی سعیدی، غلامرضا اسماعیلی جاوید، نیلوفر محمد زاده، حمیده اسدالله خان والی*
    زمینه و هدف

    دیابت از شایع ترین بیماری های متابولیک جهان است که از جمله عوارض شایع و دردناک آن زخم پای دیابتی است. صحت و جامعیت محتویات پرونده ی الکترونیک پزشکی در ارتقای کیفیت درمان و مراقبت بیماران موثر است. هدف این مطالعه تعیین مجموعه ی حداقل داده های ضروری برای پرونده الکترونیک پزشکی زخم پای دیابتی است. 

    روش بررسی

    در این پژوهش توصیفی-تحلیلی، جهت جمع آوری عناصر اطلاعاتی زخم پای دیابتی منابع معتبر اینترنتی و کتابخانه ای مطالعه شد. 14 نفر از پزشکان و پرستاران شاغل و همکار با مرکز ترمیم زخم وابسته به جهاد دانشگاهی علوم پزشکی تهران جهت نظرسنجی بالینی و 5 نفر از متخصصان فناوری اطلاعات سلامت دانشگاه علوم پزشکی تهران جهت نظرسنجی اطلاعات دموگرافیک انتخاب شدند. ابزار مطالعه، پرسش نامه ی محقق ساخته، روش اعتبارمحتوا (CVR: Content Validity Ratio) و سنجش پایایی با روش retest بود.

    یافته ها:

     از بین 23 عنصر اطلاعاتی مورد نظرسنجی بخش دموگرافیک موارد بالای 99 درصد موافقت، انتخاب شد. همچنین از 86 عنصر اطلاعاتی بخش بالینی موارد بالای 51 درصد موافقت انتخاب شد. خبرگان بالینی شامل 6 متخصص مرتبط با حوزه ی زخم، 4 پزشک عمومی و 6 پرستار بودند. در بخش اطلاعات دموگرافیک کمترین موافقت مربوط به عنصر معرف و سطح تحصیلات با 20 درصد موافقت بود. در بخش اطلاعات بالینی کمترین موافقت مربوط به جراحی، زالو درمانی و MRI پا با صفر درصد و PRP ،G-CSF و سونو داپلرکبد با %14 بود.

    نتیجه گیری:

     حداقل عناصر اطلاعاتی پرونده الکترونیک پزشکی زخم پای دیابتی در بخش بالینی به شرح حال، اطلاعات زخم، اطلاعات اندام تحتانی، نتایج پاراکلینیک، مدیریت زخم، پیگیری و در بخش اطلاعات دموگرافیک به هویتی، پذیرش، مالی، گزارش گیری و قابلیت سیستم تقسیم شد. الگوی پیشنهادی برای سیستم دستی و الکترونیک قابل ارایه است.

    کلید واژگان: زخم پای دیابتی، دیابت، مجموعه حداقل داده، پرونده الکترونیک پزشکی
    Marjan Ghazi Saeedi, GholamReza Esmaeili Javid, Niloufar Mohammadzadeh, Hamide Asadallah Khan Vali*
    Background and Aim

    Diabetes is one of the most common metabolic diseases in the world, of which one of the most common and painful complications is diabetic foot ulcer. The accuracy and comprehensiveness of the contents of electronic medical record is effective in improving the quality of treatment and the care of diabetic foot ulcer patients. The aim of this study is to determine the minimum data set(MDS) essential for diabetic foot patientschr('39') electronic medical records.

    Materials and Methods

    In this descriptive-analytical study, authoritative internet and library resources were studied to collect diabetic foot ulcer information elements. Fourteen physicians and nurses working and collaborating with the Wound Healing Center affiliated to Academic Center for Education, Culture and Research(ACECR) were selected for clinical survey, and 5 health information technology specialists of Tehran University of Medical Sciences(TUMS) were chosen for demographic information survey. The study tools were a researcher-made questionnaire, CVR content validity method and test-retest method for reliability. 

    Results

    Out of 23 information elements surveyed in demographic section, cases above 99% of the agreement were selected. Also, out of 86 information elements of the clinical section, more than 51% of the cases were selected. Clinical experts included 6 wound specialists, 4 general practitioners and 6 nurses. In the demographic information section, the lowest agreement was related to the element of identity and Education level with 20% agreement. In clinical information, the lowest agreement was related to surgery, leech therapy and MRI of the foot with 0% and PRP, G-CSF, Sono-Doppler liver with 14%.

    Conclusion

    The minimum information elements of diabetic foot ulcer electronic medical record were divided into history, wound information, lower limb information, paraclinical results, wound management, and follow-up in clinical section; and in demographic information section,  they were divided into identity, admission, finance, reporting, and system capability. The proposed model for manual and electronic medical records is available.

    Keywords: Diabetic foot, Diabetes, Minimum Data Set, Electronic Medical Record
  • Leila Shahmoradi, Marjan Ghazi Saeedi, Safieh Ilati Khangholi, Arezoo Dehghani Mahmodabadi*
    Introduction

    Providing care for patients and preventing complications is one of the major subjects in medical sciences. Computerized Physician Order Entry (CPOE) with a decision support system is expected to deliver many benefits. A system with decision support system may help clinicians, patients, and others to suggest patient-appropriate evidence-based treatment options. The present study was conducted to prepare a conceptual model for a CPOE system of diabetic patients (Type 2) using Unified Modeling Language (UML). Then, a software program was designed accordingly.

    Material and Methods

    This cross-sectional study was conducted in 2017. A minimum data set of patient records was used as the patient profile in the system, and a list of drugs and functional requirements of the CPOE system for diabetic patients was provided. Following the confirmation of the minimum data set by diabetes specialists, UML figures were drawn and the software was designed.

    Results

    The minimum data set of patient records included demographic and clinical information as well as laboratory tests. Functional requirements of the CPOE system for type 2 diabetic patients consisted of the possibility of recording simple and complicated orders, connecting the system to the pharmacy or other auxiliary information systems, controlling drug side effects, etc.

    Conclusion

    A CPOE system should have minimum errors in documentations and provide information on allergies, drug interactions, and side effects in a timely manner to reduce medical errors, especially drug errors, increase physician efficiency and patient satisfaction, andfinally promote the quality of healthcare services

    Keywords: Computerized Physician Order Entry System, CPOE, Diabetes Mellitus, Type 2, UML, Minimum Data Set, Computer Systems Development
  • Saeed Barzegari, Marjan Ghazisaeedi, Fatemeh Askarian, Ali Asghar Jesmi, Hamidreza Sadeghi Gandomani, Abdolmotalleb Hasani*
    Context

    Acceptance of individuals and the use of technology by users are an important factor.

    Aims

    This study is aimed to investigate the acceptance of the hospital information system (HIS) among the educational hospitals. Setting and Design: Educational hospitals of Mazandaran University of Medical Sciences, cross‑sectional study.

    Materials and Methods

    This study conducted in 2018. Census sampling method was used, and the sample of this study was 400 nurses, physicians, and paramedical staff. In this study, the unified theory of the acceptance and use of technology (UTAUT) questionnaire was used for data collection. Statistical Analysis Used: The present study has been analyzed using structural equation modeling.

    Results

    The results demonstrated that the behavioral intention (BI) to use HIS was predicted by performance expectancy (β = 2.08, P < 0.05), effort expectancy (β = 3.73, P < 0.01), and social influence (β = 6.83, P < 0.01). Furthermore, use behavior was predicted by facilitating conditions (β = 2.96, P < 0.01) and BI (β = 8.15, P < 0.01). These antecedents, respectively, determined 61% and 59% of the variance of BI and use behavior (R2 = 0.61, 0.59).

    Conclusions

    The results of this study showed that the acceptance of HIS, directly and significantly influenced by the UTAUT model.

    Keywords: Delivery of healthcare, Hospital information systems, Unified theory of acceptance, use oftechnology
  • آزیتا یزدانی، رضا صفدری، رکسانا شریفیان، مریم زحمت‌کشان، مرجان قاضی سعیدی*
    زمینه و هدف

    زمانی که سیستم های تصمیم یار بالینی ایجاد شوند، به کارگیری راه حل هایی که بتواند استفاده از این سیستم ها در مقیاس بزرگ را فراهم کند، منجر به کاهش تولید هزینه های ناشی از ایجاد، نگهداری و اشتراک گذاری آن ها از تولید سیستم های متعدد جلوگیری می شود. در سال های اخیر یکی از رویکردهایی که با این هدف به صورت ترکیبی با سیستم های تصمیم یار استفاده می شود، رویکرد معماری سرویس گراست. هدف از انجام این پژوهش، بررسی نقش و اهمیت معماری سرویس گرا در ارایه معماری های مقیاس پذیر سیستم های تصمیم یار بالینی با تمرکز بر رویکردهای مختلف این معماری می باشد.

    روش بررسی

    مقاله ی حاضر از نوع مقاله ی مروری ساده است. پایگاه های الکترونیکی کتابشناختی IEEE Explore، Science Direct، Springer، Web of Science و Scopus بررسی گردید. کلمات کلیدی«معماری سرویس گرا» و «سیستم تصمیم یار بالینی» به عنوان کلمات کلیدی اصلی همراه با اصطلاحات مرتبط برای جستجو در این پایگاه ها استفاده شد.

    یافته ها

     رویکرد سیستم های تصمیم یار بالینی مبتنی بر معماری سرویس گرا مزایایی همچون تسهیل نگهداری دانش، کاهش هزینه و بهبود چابکی را به ارمغان می آورد. ارتباطات نقطه به نقطه، خط خدمات سازمانی، رجیستری خدمات، موتور راهنمای بالینی و موتور مبتنی بر قانون و service choreography and orchestration طرح های کلی معماری می باشند که در استفاده از سیستم های تصمیم یار بالینی مبتنی بر رویکرد معماری سرویس گرا مشهود هستند.

    نتیجه گیری

     معماری سرویس گرا به عنوان یک راه حل بالقوه برای ارایه پلتفرم های مقیاس پذیر سیستم های تصمیم یار بالینی است.

    کلید واژگان: سیستم تصمیم‌یار بالینی، معماری سرویس‌گرا، مقیاس پذیری، انعطاف‌پذیری، یکپارچگی
    Azita Yazdani, Reza Safdari, Roxana Sharifian, Maryam Zahmatkeshan, Marjan Ghazi Saeedi*
    Background and Aim

    When clinical decision support systems are developed, implementing solutions that enable these systems to be -used on a large scale can reduce the production costs associated with the creation, maintenance and by sharing these systems, producing multiple clinical decision support systems will be prevented. In recent years, one of the approaches used for this purpose in combination with clinical decision support systems is the service-oriented architecture approach. The purpose of this study was to investigate the role and importance of service-oriented architecture in delivering scalable architectures of clinical decision support systems focusing on different approaches to this architecture.

    Materials and Methods

    This article is a simple review article. Bibliographic databases of IEEE Explore, Science Direct, Springer, Web of Science, and Scopus were reviewed. The keywords "Service Oriented Architecture" and "clinical decision support systems" were used as keywords along with related terms for searching these databases.

    Results

    The clinical decision support systems based on service-oriented architecture brings benefits such as Facilitate knowledge maintenance, reducing costs and improving agility. Point-to-point communication, enterprise service bus, service registry, clinical and engine guiding engine, and service choreography and orchestration are general architectural designs that are evident in the use of web-based clinical decision support systems based on a service-oriented architecture approach.

    Conclusion

    Service-oriented architecture is a potential solution for delivering scalable platforms for clinical decision systems.

    Keywords: Clinical Decision Support Systems, Service Oriented Architecture, Scalability, Flexibility, Interoperability
  • Amir JAVADI, Ali KHAMESIPOUR, Farshid MONAJEMI, Marjan GHAZISAEEDI*
    Background

    In a new approach, computational methods are used to design and evaluate the vaccine. The aim of the current study was to develop a computational tool to predict epitope candidate vaccines to be tested in experimental models.

    Methods

    This study was conducted in the School of Allied Medical Sciences, and Center for Research and Training in Skin Diseases and Leprosy, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran in 2018. The random forest which is a classifier method was used to design computer-based tool to predict immunogenic peptides. Data was used to check the collected information from the IEDB, UniProt, and AAindex database. Overall, 1,264 collected data were used and divided into three parts; 70% of the data was used to train, 15% to validate and 15% to test the model. Five-fold cross-validation was used to find optimal hyper parameters of the model. Common performance metrics were used to evaluate the developed model.

    Results

    Twenty seven features were identified as more important using RF predictor model and were used to predict the class of peptides. The RF model improves the performance of predictor model in comparison with the other predictor models (AUC±SE: 0.925±0.029). Using the developed RF model helps to identify the most likely epitopes for further experimental studies.

    Conclusion

    The current developed random forest model is able to more accurately predict the immunogenic peptides of intracellular parasites.

    Keywords: Computational model, Immunogenic peptides, Intracellular parasites
  • Hadi Kazemi Arpanahi, Ali Vasheghani Farahani, Abdolvahab Baradaran, Marjan Ghazisaeedi, Nilofar Mohammadzadeh, Hassan Bostan
    BACKGROUND

    At present, there is no established national minimum data set (MDS) for electrophysiology study (EPS) ablation, which has led to a lack of standardization and variable assessment criteria in this context.

    OBJECTIVE

    The objective of this paper was to develop a MDS of EPS ablation as means of establishing an information management system or clinical registry in this field.

    METHODS

    In this cross‑sectional and descriptive study, national and international cardiovascular scientific literature were studied to establish an initial set of data elements. In order to its validity, the population study composed of 15 cardiac electrophysiologists who asked to review the proposed data elements and score them in order of importance using a five‑point Likert scale. The items scored as important or highly important by at least 60% of the experts (average score of 3 and higher) were included in the final list of MDS.

    RESULTS

    An MDS of cardiac EPS ablation was created with nine data classes, including administrative data, past medical history, sign and symptoms, physical examinations, laboratory tests, presenting status of heart conduction system, catheter ablation, postprocedure complications, and discharge outcomes. For each category, required variables data and possible respondents were determined.

    CONCLUSIONS

    Consensus was reached on a set of core data elements to standardize data collection for cardiac EPS ablation in order to achieve quality improvement and effectiveness indicators for the management of care process and health outcomes.

    Keywords: Cardiac electrophysiology study, catheter ablation, minimum dataset
  • آزیتا یزدانی، مرجان قاضی سعیدی*
    مقاله از نوع نامه به سردبیر است لذا فاقد چکیده می باشد.
    کلید واژگان: محاسبات مه، محاسبات ابری
    Azita Yazdani, Marjan Ghazi Saeedi*
    This article has no abstract.
    Keywords: Fog computing, Cloud computing
  • مرجان قاضی سعیدی، عباس شیخ طاهری، نسرین بهنیافرد، فاطمه سادات آقایی میبدی، روح الله خارا، مجید کارگربیده *
    مقدمه
    شناخت عوامل محیطی خطر ایجاد آسم، نقش مهمی در پیشگیری یا کاهش شدت آن ایفا می کند. امروزه می توان این کار را با استفاده از تکنیک های نوین انجام داد. داده کاوی یکی از این تکنیک ها است که کاربردهای فراوانی در زمینه های تشخیص، پیش بینی و درمان دارد، هدف این پژوهش شناسایی عوامل موثر بر ایجاد بیماری آسم و ارائه مدل پیش بینی با استفاده از الگوریتم های داده کاوی است.
    مواد و روش ها
    این پژوهش از نوع توصیفی با رویکرد کاربردی می باشد. پایگاه داده آن شامل 220 رکورد می باشد. داده ها با استفاده از چک لیست و با روش مصاحبه از بیماران مراجعه کننده به یک درمانگاه در سال 1394 جمع آوری گردید. تجزیه و تحلیل داده ها و مدلسازی با استفاده از نرم افزار IBM SPSS Modeler نسخه 2/14 انجام شده است. در بخش مدل سازی از الگوریتم های درخت تصمیم CHAID و C5، الگوریتم شبکه عصبی و الگوریتم شبکه بیز استفاده شده است. یافته های پژوهش: در این مطالعه 12 متغیر به عنوان موثرترین فاکتورها تعیین گردید و صحت مدل ایجاد شده بر روی داده های مورد استفاده در الگوریتم CHAID 73/72 درصد، C5 1/69 درصد، شبکه بیز 9/70 درصد و شبکه عصبی 45/65 درصد بوده است.
    بحث و نتیجه گیری
    یافته ها نشان داد مدل حاصل از الگوریتم درخت تصمیم CHAID از صحت عملکرد(73/72 درصد) بالاتری نسبت به مدل های دیگر برخوردار است. با توجه به متغیرهای پیش بینی کننده و قوانین ایجاد شده برای یک نمونه جدید با ویژگی های مشخص، می توان احتمال ابتلا فرد به بیماری آسم را پیش بینی نمود.
    کلید واژگان: آسم، داده کاوی، مدل پیش بینی
    Marjan Ghazisaeedi, Abbas Sheikhtaheri, Nasrin Behniafard, Fatemehalsadat Aghaei Meybodi, Rouhallah Khara, Majid Kargar Bideh *
    ntroduction
    The identification of asthma risk factors plays an important role in the prevention of the asthma as well as reducing the severity of symptoms. Nowadays, the identification process can be performed using modern techniques. Data mining is one of the techniques which has many applications in the fields of diagnosis, prediction, and treatment. This study aimed to identify the effective factors on asthma to provide a predictive model using data mining algorithms.
    Materials & Methods
    This descriptive study with a practical approach included 220 data bases. The data were collected using a checklist and interviews from the patients referred to clinical centers of Shahid Sadoughi Hospital in Yazd, Iran, during 2014. The data were analyzed in SPSS IBM Modeler software (Version 14.2). Moreover, the CHAID decision tree,C5 algorithm, neural network algorithm, and Bayesian network algorithm were utilized in the modeling.
    Findings
    In total, 12 variables were determined as the most influential factors in this study. The accuracy of the model on the data was estimated at 72.73%, 69.1%, 70.9%, and 65.45% in the CHAID algorithm, C5, Bayesian network, and the neural network, respectively.
    Discussion & Conclusions
    According to the results, the performance accuracy of the model obtained from CHAID decision tree algorithm (73/72%) was higher than that of the other models. Moreover, an individual’s risk of asthma can be predicted with regard to the predictive factors and the established rules for a new sample with distinctive features.
    Keywords: Asthma, Data Mining, Prediction model
  • مرجان قاضی سعیدی، معصومه اخلاقی کلهرودی، شراره رستم نیاکان کلهری، الهه امیدواری ابرقویی*
    زمینه و هدف
    آرتریت روماتویید (Arthritis Rheumatoid) یک بیماری مزمن پیش رونده است که نیازمند مراقبت دایم است و مراجعه ی مداوم به پزشک برای تغییر درمان، مشاهده ی پیشرفت درمان و کنترل عوارض دارویی در آن اهمیت دارد و لازم است. یکی از سیستم های اطلاعاتی که برای ثبت اطلاعات بیماری ها استفاده می شود، سیستم ثبت یا رجیستری بیماری است که در واقع یک پایگاه داده است که شامل اطلاعاتی خاص از افرادی است که از یک بیماری خاص رنج می برند و یک ابزار ایده آل برای مطالعه بالینی است. اولین گام برای طراحی یک رجیستری، شناسایی نیازهای اطلاعاتی سیستم می باشد.
    روش بررسی
    در این پژوهش مقطعی، 40 پزشک متخصص روماتولوژی که به طور تصادفی انتخاب شده بودند، داخل شدند. ابزار جمع آوری اطلاعات، پرسش نامه ی محقق ساخته شامل اطلاعات کلی، درگیری های بالینی، اطلاعات درمانی، آزمایشگاهی، تصویربرداری، بستری شدن و فوت بود که روایی آن توسط گروهی از متخصصان و پایایی پرسش نامه از طریق روش بازآزمون به تایید رسید.
    یافته ها
    پس از بررسی میانگین امتیازهای پزشکان، اهمیت اطلاعات کلی 92/9%، درگیری های بالینی 84/8% اطلاعات درمانی 86/2%، آزمایشگاهی 81/2%، تصویربرداری و رادیولوژی 97/04%، بستری شدن 87/2% و فوت 81/2% به دست آمد.
    نتیجه گیری
    رجیستری ها با توجه به اهدافی که دنبال می کنند، داده های متفاوتی را ثبت می کنند. شناسایی نیازهای اطلاعاتی از طریق دخیل نمودن دیدگاه پزشکان به عنوان متخصصان این حوزه در اثر بخش و کارامد نمودن این سیستم تاثیر دارد. حاصل این پژوهش شناسایی نیازهای اطلاعاتی برای طراحی سیستم ثبت بیماران مبتلا به آرتریت روماتویید بود. این اطلاعات در 7 دسته ی اطلاعاتی ارایه شده است.
    کلید واژگان: آرتریت روماتویید، رجیستری، نیازهای اطلاعاتی
    Marjan Ghazi Saeedi, Masoumeh Akhlaghi Kalahroodi, Sharareh Rostam Niakan Kalhori, Elaheh Omidvari Abarghuei*
    Background and Aim
    Arthritis Rheumatoid is a progressive Chronic disease requiring constant care, and it is important to consult a physician for change in treatment, to see the progress of treatment, and to control the side effects of the drug. One of the information systems used to record information of diseases is the registry or registry system of the disease, which is a database that contains specific information about those who are suffering from a specific illness. Also it is an ideal tool for clinical study. The first step to design a registry is to identify the information needs of the system.
    Materials and Methods
    In this study, 40 randomly selected rheumatologists were entered. The data collection tool was a researcher-made questionnaire including general information, clinical involvement, clinical information, laboratory, imaging, hospitalization and death information; its validity was confirmed by experts and its reliability was estimated by test-retest.
    Results
    After reviewing the average scores, the importance of general information, clinical involvement, clinical information, laboratory, radiology, hospitalization and death information were obtained: 92.9%, 84.8%, 86.2%, 81.2%, 97.04%, 87.2% and 81.2%, respectively.
    Conclusion
    Based on the goals that registries follow, they record different data. Identification of information needs through the involvement of physicians as the experts of this field affects the effectiveness and efficiency of the system. The result of this study is the identification of information needs for designing a registration system for patients with Rheumatoid Arthritis. This information is presented in seven categories.
    Keywords: Rheumatoid Arthritis, Registry, Information Need
  • Leila KEIKHA, Seide Sedigheh SEYED FARAJOLLAH, Reza SAFDARI, Marjan GHAZI SAEEDI *
  • اعظم اروجی، مصطفی لنگری زاده*، مریم آقازاده، مهران کامکار حقیقی، مرجان قاضی سعیدی، فاطمه مقبلی
     
    زمینه و هدف
    هوش مصنوعی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که توانایی تحلیل داده های پزشکی پیچیده را دارد که استفاده از آن در تشخیص، درمان و مراقبت از بیماران رایج است. وارفارین یکی از رایج ترین داروهای ضدانعقادی است که تعیین دقیق دوز مورد نیاز بیماران یکی از چالش های عمده در نظام سلامت است که مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. هدف این پژوهش تعیین دوز وارفارین مورد نیاز بیماران دارای دریچه مصنوعی قلب با استفاده از شبکه های عصبی است.
    روش بررسی
    تعداد 9 شبکه عصبی پرسپترون چند لایه با ساختارهای متفاوت ایجاد شد. برای ارزیابی عملکرد شبکه ها از
    داده های 846 بیمار استفاده شد که در شش ماهه ی دوم سال 92 به درمانگاه PT مرکز قلب تهران مراجعه کرده بودند. تمام شبیه سازی ها شامل پیش پردازش داده و طراحی شبکه عصبی در محیط Matlab انجام گردید.
    یافته ها
    ارزیابی عملکرد شبکه ها بر اساس روش 10 fold cross انجام شد که نشان داد بهترین شبکه عصبی، شبکه ای است که دارای 7 نورون در لایه ی پنهان خود است که دارای میانگین خطای مطلق=0. 1، نرخ اغتشاش=0. 33 و رگرسیون=0. 87 درصد بود.
    نتیجه گیری
    نتایج پژوهش بیانگر این نکته است که شبکه های عصبی مصنوعی بر روی داده های بومی قادر به پیش بینی دوز وارفارین در بیماران دارای دریچه قلب مصنوعی می باشد. هر چند هیچ سیستمی قادر به ارایه پاسخ صحیح در صددرصد موارد نیست، لیکن این گونه سیستم ها می توانند کمک موثری در کاهش میزان خطاهای پزشکی باشند.
    کلید واژگان: شبکه عصبی مصنوعی، تعیین دوز وارفارین، یادگیری ماشین
    Azam Orooji, Mostafa Langarizadeh*, Maryam Aghazadeh, Mehran Kamkarhaghighi, Marjan Ghazisaiedi, Fateme Moghbeli
     
    Background and Aim
    Artificial intelligence is a branch of computer science that has the ability of analyzing complex medical data. Using artificial intelligence is common in diagnosing, treating and taking care of patients. Warfarin is one of the most commonly prescribed oral anticoagulants. Determining the exact dose of warfarin needed for patients is one of the major challenges in the health system, which has attracted the attention of researchers. The purpose of this study was to determine the exact dose of warfarin needed for patients with artificial heart valves using artificial neural networks (ANN).
    Materials and Methods
    A total of 9 multi-layer perceptron ANNs with different structures were constructed and evaluated based on a dataset including 846 patients who had referred to the PT clinic in Tehran Heart Center in the second half of the year 2013. Finally, the best structure of ANN for warfarin dose was investigated. All simulations including data preprocessing and neural network designing were done in MATLAB environment.
    Results
    The effectiveness of ANNs was evaluated in terms of classification performance using 10-fold cross-validation procedure and the results showed that the best model was a network that had 7 neurons in its hidden layer with an average absolute error of 0.1, turbulence rate of 0.33, and regression of 0.87.
    Conclusion
    The achieved results reveal that ANNs are able to predict warfarin dose in Iranian patients with an artificial heart valve. Although no system can be guaranteed to achieve 100% accuracy, they can be effective in reducing medical errors.
    Keywords: Neural Networks, Machine Learning (ML), Warfarin dosing
  • Reza Safdari, Marjan Ghazi Saeedi, Hossein Masoumi, Asl, Peyman Rezaei, Hachesu, Kayvan Mirnia, Niloofar Mohammadzadeh, Taha Samad, Soltani
    Background
    Success of infection treatment depends on the availability of accurate, reliable, and comprehensive data, information, and knowledge at the point of therapeutic decision-making. The identification of a national minimum data set will support the development and implementation of an effective surveillance system. The goal of this study was to develop a national antimicrobial resistance surveillance minimum data set.
    Methods
    In this cross-sectional and descriptive study, data were collected from selected pioneering countries and organizations which have national or international antimicrobial resistance surveillance systems. A minimum data set checklist was extracted and validated. The ultimate data elements of the minimum data set were determined by applying the Delphi technique.
    Results
    Through the Delphi technique, we obtained 80 data elements in 8 axes. The resistance data categories comprised basic, clinical, electronic reporting, infection control, microbiology, pharmacy, World Health Organization-derived, and expert-recommended data. Relevance coding was extracted based on the Iranian electronic health record coding system.
    Conclusion
    This study provides a set of data elements and a schematic framework for the implementation of an antimicrobial resistance surveillance system. A uniform minimum data set was created based on key informants’ opinions to cover essential needs in the early implementation of a global antimicrobial resistance surveillance system in Iran.
    Keywords: Drug resistance, Microbial, Dataset, Biosurveillance, Global health, Iran
  • خدیجه معیل طبقدهی، مرجان قاضی سعیدی، لیلا شاهمرادی *، حسین کرمی، آزاده بشیری
    زمینه و هدف
    در پزشکی پیشرفته، داده های زیادی تولید می گردد اما همواره بین گردآوری و درک و تفسیر آن فاصله عمیقی وجود دارد. بدین جهت مجموعه حداقل داده ها تهیه می شوند. تالاسمی ماژور یک بیماری خونی ژنتیکی مزمن و شایع ترین اختلال ژنتیکی در جهان می باشد. هدف این پژوهش تعیین مجموعه داده ها برای پرونده سلامت فردی بیماران تالاسمی ماژور است.
    روش ها
    پژوهش حاضر کاربردی بوده که به صورت توصیفی و به روش دلفی انجام شد. پژوهش به منظور تعیین مجموعه داده های پرونده سلامت فردی بیماران تالاسمی، ابتدا پرونده های سلامت دستی بیماران تالاسمی ماژور براساس فرم های کاغذی استاندارد وزارت بهداشت بررسی شدند و اطلاعات لازم براساس چک لیست جمع آوری شد. پرسشنامه در مرحله اول توسط یک تیم 6 نفره بازبینی گردید و روایی محتوایی آن توسط این تیم تعیین گردید و پایایی آن با الفای کرونباخ 96% تعیین شد. سپس پرسشنامه پژوهشگر ساخته تهیه و بین 113 نفر از متخصصان خون و آنکلوژی کشور به نظرسنجی گذاشته شد.

    یافته ها
    . از بین 126 عنصر اطلاعاتی که به نظر سنجی گذاشته شد 117 عنصر اطلاعاتی با موافقت بیشتر از 75 درصد در محدوده زیاد و خیلی زیاد به عنوان عناصر اصلی و 9 عنصر با موافقت کمتر از 50 درصد در محدوده کم و خیلی کم از لیست عناصر پرونده الکترونیک سلامت فردی بیماران تالاسمی حذف شدند. عنصر اطلاعاتی با موافقت بین 50 تا 75 درصد در محدوده متوسط تا زیاد در نظرسنجی مشاهده نشد. حداقل عناصر اطلاعاتی پرونده سلامت فردی بیماران تالاسمی ماژور در 9 گروه اطلاعات دموگرافیک، اطلاعات تاریخچه سلامت، اطلاعات ارزیابی، اطلاعات آزمایشگاهی، اطلاعات دارویی، تزریق خون، آزمایشات بدنی، واکسیناسیون، دندان پزشکی ارائه شد.

    بحث و نتیجه گیری
    در این مطالعه مجموعه حداقل داده های پرونده الکترونیک سلامت فردی بیماران تالاسمی ماژ.ر تعریف شده است. این عناصر اطلاعاتی به عنوان مجموعه ی مناسبی برای درج در سیستم های دستی و پرونده های پزشکی الکترونیکی به شمار می آیند. و می توانند باتوجه به نیازهای بیماران تغییرات لازم انجام شود و به عنوان یک سند ملی مورد استفاده قرار گیرد.
    کلید واژگان: حداقل مجموعه داده ها، عناصر اطلاعاتی، پرونده الکترونیک سلامت فردی، بیماری تالاسمی
    Khadije Moeil Tabaghdehi, Marjan Ghazisaeedi, Leila Shahmoradi *, Hosein Karami, Azadeh Bashiri
    Introduction
    In advanced medicine, large amounts of data are produced. However, there is always a gap between their collection and their understanding and interpretation. Thus, the minimum data sets are prepared. Thalassemia major is a chronic genetic blood disorder and the most common genetic disorder in the world. So, the aim of this study was to determine the data set for personal health record of patients with major thalassemia.
    Methods
    This present applied research was done descriptively by Delphi method. To determine the dataset, the manual health records of thalassemia major patients were first evaluated based on the standard paper forms of the Ministry of Health, and the data required were collected according to the checklist. The questionnaire w first reviewed by a 6-expert team. Its content validity was determined by the team and its reliability by Cronbach's alpha as 96%. Then, a researcher-made questionnaire was prepared and surveyed among 113 experts on blood and oncology specialists around the country (Iran).
    Results
    from the 126 information element data surveyed, 117 IEDs were identified as the main elements with the agreement of more than 75% in the range of high and very high, while nine elements with the agreement of less than 50% in the range of low and very low were excluded from the elements list of personal health records of thalassemia patients. The information element data with the agreement of 50 to 75 in the range of moderate to high was not found in the survey. Finally, the minimum data set of individual health records of patients with thalassemia major was provided in 9 groups of demographic information, health history information, assessment information, laboratory data, drug information, blood transfusion, physical examinations, immunization (vaccination) and dental care.
    Conclusion
    In this study, the data elements were defined for personal health record of thalassemia patients. These data elements are considered as an appropriate data set for inclusion in the manual systems and electronic medical records and based on the patient's needs can be changed to be used as a national document.
    Keywords: Minimum data sets, data elements, Personal health record, Electronic Personal Health Record, Thalassemia
  • مرجان قاضی سعیدی، ساسان مقیمی عراقی، شادی بابادی *
    زمینه و هدف
    بیماری گلوکوم همراه با افزایش فشار داخلی چشم، از عوامل نابینایی در سراسر جهان است که تنها راه درمان آن معاینه ی منظم و کنترل فشار داخلی چشم است. اطلاعات متمرکز حاصل از این معاینات، یک پیش نیاز ضروری برای ارایه مراقبت های بهداشتی مطلوب بوده که این امر توسط ایجاد پرونده الکترونیک امکان پذیر است. مجموعه ی حداقل داده ها ابزاری استاندارد جهت دسترسی به داده های دقیق بوده که از نیازهای اولیه در طراحی پرونده الکترونیک به شمار می رود.
    روش بررسی
    پژوهش حاضر از نوع توصیفی– تحلیلی بود. جامعه ی پژوهش شامل پرونده بیماران گلوکوم بیمارستان چشم فارابی، کتب مرجع و متخصصان گلوکوم بود. ابزار جمع آوری داده ها پرسشنامه ای شامل داده های دموگرافیک، بالینی و سوابق بیماران بود که بین 22 نفر از متخصصان گلوکوم در دسترس پخش شد. روایی پرسشنامه توسط تیم متخصصان و پایایی آن از طریق آزمون مجدد انجام شد. تحلیل داده ها نیز از طریق محاسبه ی درصد فراوانی و آزمون دلفی صورت گرفت.
    یافته ها
    پس از بررسی درصد موافقت متخصصان با مولفه های مورد نظر سنجی، تمامی موارد دارای موافقت بالای 75 درصد به عنوان مجموعه ی حداقل داده های گلوکوم در نظر گرفته شدند. مجموعه ی حداقل داده ها به سه دسته ی کلی داده های دموگرافیک، بالینی و سوابق بیمار دسته بندی شدند.
    نتیجه گیری
    تعیین مجموعه ی حداقل داده های گلوکوم گامی موثر جهت یکپارچه سازی و بهبود مدیریت اطلاعات این بیماران خواهد بود. همچنین امکان ذخیره و بازیابی مناسب اطلاعات بیماران را امکان پذیر خواهد کرد.
    کلید واژگان: گلوکوم، مجموعه حداقل داده ها، پرونده الکترونیک
    Marjan Ghazi Saeidi, Sasan Moghimi Araghi, Shadi Babadi *
    Background And Aim
    Glaucoma, with an increasing pressure inside the eye, is one of the causes of blindness worldwide. The only glaucoma treatment is regular eye examination and control of intraocular pressure (IOP). The centralized information obtained from these examinations is an essential prerequisite for providing optimal healthcare which is possible by creating electronic records. Minimum Data Set (MDS) is a standard tool for getting access to accurate data, which is among the basic needs for the design of electronic records.
    Materials And Methods
    This is descriptive-analytical study. The population of this study consisted of glaucoma patients’ medical records at Farabi Eye Hospital, reference books, and glaucoma specialists. The data collection tool was a questionnaire -- containing patient's records, and demographic and clinical data -- which was distributed between 22 available glaucoma specialists. The validity of the questionnaire was assessed by an expert team and its reliability was determined by test-retest method. Data analysis was performed by calculating the frequency percentage and Delphi test.
    Results
    After reviewing the rate of experts’ agreement with the components of the survey, all of the cases with over 75% approval rate were considered as minimum data set for glaucoma. Minimum data set was divided into three general categories: patient's records, demographic data, and clinical data.
    Conclusion
    Determination of minimum data set for glaucoma will be an effective step to integrate and improve the management of patients’ records. Moreover, it will be feasible to store and retrieve such records.
    Keywords: Glaucoma, Minimum Data Set, Electronic Record
  • معصومه خدری*، مرجان قاضی سعیدی، عباس شیخ طاهری، جواد زارعی
    هدف
    سوختگی در تمام جوامع یک چالش عمده بهداشتی است و با توجه به اینکه داده کاوی علم جدیدی است این مطالعه با هدف ارتباط سنجی وضعیت اجتماعی- اقتصادی بیماران سوختگی و حیات، با استفاده از تکنیک های داده کاوی انجام گرفت. تا رابطه معنادار بین وضعیت اقتصادی و اجتماعی افرادی که دچار سوختگی می شوند با نتیجه درمان آن ها را مشخص می کند.

    روش ها
    پژوهش حاضر یک مطالعه توصیفی تحلیلی و به صورت گذشته نگر است. جمعیت مورد مطالعه 553 نفر شامل تمامی بیماران سوختگی بزرگسال بستری شده در بیمارستان آیت الله طالقانی اهواز در سال های 1390-1388 می باشد. داده ها از طریق چک لیست و پرسشنامه جمع آوری گردید و با استفاده از نرم افزار IBM SPSS Modeler و از طریق الگوریتم های داده کاوی C5. 0 و CHAID و C&R مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. جهت ارزیابی مدل ها از ماتریس سردرگمی استفاده شد.

    نتایج
    مدل پیش بینی برای پیامد سوختگی بیماران که توسط الگوریتم های منتخب به دست آمد شامل عامل سوختگی، شغل، کپسول در خانه، منطقه سکونت، میزان درآمد، قصد، جنس و تحصیلات می باشند. در مقایسه صحت الگوریتم ها، بیشترین صحت مربوط به الگوریتم C&R (87/0)، بیشترین ویژگی مربوط به الگوریتم CHAID (98/0) و بیشترین حساسیت مربوط به الگوریتم C&R (50/0) می باشد. با توجه به برتری مدل C&R در مقایسه صحت و حساسیت مدل ها، این مدل به عنوان مدل برتر شناخته شد.

    نتیجه گیری
    با توجه به میانگین صحت مدل های پیشنهادی، مدل های داده کاوی C5. 0 و CHAID و C&R معتبر هستند. نتایج این مطالعه می تواند برای پیش بینی تاثیر عوامل اجتماعی-اقتصادی بر روی پیامد سوختگی مفید باشد.
    کلید واژگان: سوختگی، وضعیت اقتصادی، اجتماعی، داده کاوی
    Maasume Khedri *, Marjan Ghazi Saeedi, Abbas Sheikh Taheri, Javad Zareei
    Aim: In all societies, burn is a health cause’s physiologic mental economic and health disorder both for the patient and its family challenge and more than any other trauma. Cases such as lifestyle, social, economic, and cultural levels of society can change the type of burns. Given that data mining is growing and new, it is also of great importance to medical data. Therefore, in this project, the intention is to collect data using actual data mining techniques and in view of the prevalence of burns in developing countries, a model for establishing a meaningful relationship between the economic and social status of individuals develop burns as a result of their treatment.
    Methods
    The present study is analytic-descriptive based on retrospective nature. The population of the study consists of 553 patients all adult burn patients who were hospitalized in Ayatollah Taleghani hospital in Ahvaz for 3 years (1388-1390).data have been collected from check lists and questionnaire. The collected data were computed using spss22, IBM Modeler 14.2 and algorithm of C5.0, CHAID and CART.
    Results
    The predicted model for the outcome of burn on patients conducted through selected algorithms in order of priority including factors of burn, occupation, capsule at home, place of incident, residential area, and rate of income, intent, gender and education.By comparing the accuracy of the algorithms, the highest accuracy is for the C & R algorithm (0.87), the most characteristic of the CHAID algorithm (0.98) and the most sensitivity was obtained for the C & R algorithm (0.50). Given the superiority of the C & R model, this model was recognized as the top model in terms of the accuracy and sensitivity of the models.
    Conclusion
    Due to the average accuracy of suggested models, these models are both valid and attributable. The results of this study can be useful for the prediction of the impact of socioeconomic factors on burnout outcomes.
    Keywords: burn, socio, economic status, data mining
نمایش عناوین بیشتر...
فهرست مطالب این نویسنده: 79 عنوان
  • مرجان قاضی سعیدی
    مرجان قاضی سعیدی
    دانشیار رشته مدیریت اطلاعات سلامت ، گروه مدیریت اطلاعات سلامت ، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران
نویسندگان همکار
  • دکتر لیلا شاهمرادی
    دکتر لیلا شاهمرادی
    استاد گروه مدیریت اطلاعات سلامت دانشکده پیراپزشکی دانشگاه علوم پزشکی تهران، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران
  • دکتر نیلوفر محمدزاده
    دکتر نیلوفر محمدزاده
    استادیار مدیریت اطلاعات سلامت، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران
  • دکتر مرضیه معراجی
    دکتر مرضیه معراجی
    دانشیار مدیریت اطلاعات بهداشتی درمانی ، گروه فناوری اطلاعات سلامت، دانشکده علوم پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی مشهد، مشهد، ایران
  • دکتر حسین درگاهی
    دکتر حسین درگاهی
    استاد تمام دانشکده بهداشت، مرکز تحقیقات مدیریت اطلاعات سلامت، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران
  • دکتر رسول نوری
    دکتر رسول نوری
    دانشیار مدیریت اطلاعات سلامت، دانشگاه علوم پزشکی اصفهان، اصفهان، ایران
  • دکتر طیبه بنی اسدی
    دکتر طیبه بنی اسدی
    استادیار انفورماتیک پزشکی، گروه فناوری اطلاعات سلامت، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی هرمزگان، بندرعباس، ایران
بدانید!
  • این فهرست شامل مطالبی از ایشان است که در سایت مگیران نمایه شده و توسط نویسنده تایید شده‌است.
  • مگیران تنها مقالات مجلات ایرانی عضو خود را نمایه می‌کند. بدیهی است مقالات منتشر شده نگارنده/پژوهشگر در مجلات خارجی، همایش‌ها و مجلاتی که با مگیران همکاری ندارند در این فهرست نیامده‌است.
  • اسامی نویسندگان همکار در صورت عضویت در مگیران و تایید مقالات نمایش داده می شود.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال