Ovariální hyperstimulační syndrom v programu asistované reprodukce - analýza rizikových faktorů pomocí systému pro dolování znalostí z databází – MUDr. Robert Hudeček, Ph.D.
MUDr. Robert Hudeček, Ph.D.
Disertační práce
Ovariální hyperstimulační syndrom v programu asistované reprodukce - analýza rizikových faktorů pomocí systému pro dolování znalostí z databází
Ovarian Hyperstimulation Syndrome during Asssisted Reproduction Treatment - Risk Factors Analysis Using Data Mining Methods
Anotace:
Cíl práce: Analýza rizikových faktorů vniku ovariálního hyperstimulačního syndromu v léčebném cyklu asistované reprodukce (AR) pomocí počítačového systému pro získávání znalostí z databází SHLUK. Rozbor dat klinického registru AR je proveden metodou ACETN. Materiál: Analyzovaný soubor zahrnuje 12 527 léčebných cyklů AR u 4 383 pacientek provedených v CAR 01 na Gynekologicko - porodnické klinice v Brně …víceAbstract:
BACKGROUND: Aim of the study is to define the risk factors of ovarian hyperstimulation syndrome onset during assisted reproduction treatment using in vitro fertilization technique. Exploratory computer analysis of electronically stored data about assisted reproduction treatment cycles in clinical registry with the use of data mining system. MATERIALS: Analyzed file included data of 12 527 monitored …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 5. 2006
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/kd3jh/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 15. 12. 2006
- Vedoucí: prof. MUDr. Pavel Ventruba, DrSc.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
HUDEČEK, Robert. \textit{Ovariální hyperstimulační syndrom v programu asistované reprodukce - analýza rizikových faktorů pomocí systému pro dolování znalostí z databází}. Online. Disertační práce. Brno: Masarykova univerzita, Lékařská fakulta. 2006. Dostupné z: https://theses.cz/id/k308r4/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Lékařská fakultaMasarykova univerzita
Lékařská fakultaDoktorský studijní program / obor:
Všeobecné lékařství / Gynekologie a porodnictví
Práce na příbuzné téma
-
Využití procesu získávání znalostí z databází na data z insolvenčního rejstříku ČR
Karel Kadlec -
Získávání znalosti z dat v jazyce Python
Tamara Krestianková -
Automatické strojové metody získávání znalostí z multimediálních dat
Jan Mašek -
Znalosti vybraných skupin nelékařských zdravotnických pracovníků z gerontologie
Svatava Polesná -
Získávání znalostí z textových dat v prostředí jazyka Python
Ján Homola -
Získávání znalostí z textových dat
Luděk Smékal -
Metody získávání znalostí z dat
Monika Kubincová -
Získávání znalostí z časoprostorových dat
Daša Liptáková