bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
GESTÃO DO CUIDADO E AVALIAÇÃO DA ASSISTÊNCIA NUTRICIONAL NO CONTEXTO DA HUMANIZAÇÃO
Authors: Santana Adilla de Almeida
Published: March 2022

Introdução: O processo de cuidar, atualmente, não está ligado a profissões específicas, mas na forma como o conjunto atua. Este deve se voltar ao desenvolvimento de ações voltadas a individualidade e as condições específicas de cada paciente. De forma mais particular, reconhecer a singularidade e os valores de cada um reflete no sucesso das necessidades vinculadas às políticas de humanização. A atenção de forma integral ao paciente, principalmente hospitalizado, contempla um conjunto de cuidados, de forma que os mesmos devem estar integrados nos seus variados níveis de complexidade e intervenção, de acordo com as características individuais e o tipo de patologia associada. Na atualidade, observa-se que a Nutrição Clínica tem se fragmentado em subáreas de atuação. Esse atropelo de especificações tem deixado de abarcar as subjetividades, os aspectos culturais e o desenvolvimento de relações sociais e psíquicas, para buscar a cura para o biológico. Objetivos: Buscar reflexões quanto ao cuidado nutricional no contexto da humanização. Material e métodos: Trata-se de um estudo observacional, de revisão bibliográfica, realizado através de análise do desenvolvimento das formas de atuação da nutrição clínica ampliada buscando a relação de humanização e gestão do cuidado com o paciente. Resultados: A análise dos conteúdos, revelam que, as maiores dificuldades encontradas para garantir eficiência na gestão do cuidado e na fidelização da humanização, está relacionada à fragmentação de ações em toda a rede, além da ineficiência no processo de multidisciplinaridade voltada a qualidade dos serviços prestados. Mesmo que, pautado em princípios éticos durante a sua formação, a atuação de profissionais, tem sido bastante restrita e motivada somente pelo fator biológico e ocasionador da patologia atendida. Os resultados das análises encontradas podem oferecer reflexões e buscas por tratativas que fundamentem as ações para a construção de um modelo de gestão de cuidado alimentar e nutricional dentro do fator de humanização. Conclusão: A Nutrição ampliada tem sido bastante discutida como um importante tema e deve ser inclusa nas discussões do trabalho multidisciplinar humanizado, de forma que seus conceitos e reflexões sirvam de subsídios na evolução das práticas de atenção e cuidado nutricional.
A IMPORTÂNCIA DA ATENÇÃO BÁSICA NO DIAGNÓSTICO E REDUÇÃO DA MORBIMORTALIDADE DO CÂNCER DE MAMA
Authors: Netto Idari Francisco de Oliveira , Matos João Victor Marques de , Valadao Mariana Almeida Costa , Jordão Lara Scarpelli Pedrosa , Lemes Gabriella Pereira
Published: March 2022

Introdução: Em países mais desenvolvidos, a incidência do câncer de mama é maior, contudo, tratando-se de mortalidade é superior nos paises em desenvolvimento, o que deixa nítido as falhas presentes no acesso ao diagnóstico, ao tratamento e à informação. Muito houve-se falar da importância do diagnóstico precoce, mas é necessário entender que sua eficácia está diretamente ligada às ações de prevenção e promoção da saúde. Essas, ocorrem principalmente na atenção primária, devido sua facilidade de acesso, de coordenação e por seu caráter longitudinal, propício para a efetivação de ações educativas, envolvendo uma equipe multiprofissional. Objetivo: ressaltar a importância da atenção básica no diagnóstico no prognóstico e na diminuição da morbimortalidade do câncer de mama no Brasil. Material e métodos: Trata-se de uma revisão bibliográfica descritiva com caráter analítico e resultados qualitativos. As fontes de pesquisa são primárias quanto secundárias, nesse contexto, foram realizadas buscas em artigos na plataforma Scielo (Scientific Eletronic Library Online), Pubmed, Google Acadêmico. Livros didáticos também foram consultados, como o Tratado da Sociedade Brasileira de Mastologia (SBM) e outras literaturas como os manuais do Mistério da Saúde (MS) e do Instituto Nacional do Câncer (INCA). Resultados: Os estudos analisados demostraram que o câncer de mama é umas das patologias mais comuns nas mulheres e possui alta taxa de mortalidade quando descobertos tardiamente. Por isso, se faz necessário um diagnóstico precoce da doença na atenção básica da saúde, para que haja um tratamento efetivo e consequentemente uma redução da mortalidade. Conclusão: O plano de ação para essa temática demanda a atuação de toda equipe de saúde primária para solucionar o problema traçando metas de planejamento, capacitação profissional e conscientização da população sobre o autocuidado. Portanto, o sistema de saúde deve otimizar o tempo de diagnóstico e início do processo terapêutico, objetivando adiantamento em tais processos e consequentemente melhores prognósticos e redução da morbimortalidade.
MENINGITE EOSINOFÍLICA EM UM HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DE BELÉM: RELATO DE CASO
Authors: Loureiro Suellen Patrícia Sales da Costa , Silva Camila Melo da , Monteiro Josiane Cortinhas , Costa Loane Pereira da , Souza Dayse Danielle Moraes de Carvalho de
Published: March 2022

Introdução: A meningite é uma inflamação das meninges, membranas que envolvem o cérebro e a medula espinhal. No Brasil, a meningite é considerada uma doença endêmica. Casos da doença são esperados ao longo de todo o ano, com a ocorrência de surtos e epidemias ocasionais. Pode ser causada por bactérias, vírus, fungos e parasitas. Os parasitas que causam meningite não são transmitidos de uma pessoa para outra, e normalmente infectam animais e não pessoas. As pessoas são infectadas pela ingestão de produtos ou alimentos contaminados que tenha a forma ou a fase infecciosa do parasita. Objetivo: Relatar um caso de meningite eosinofílica em um hospital universitário de Belém. Relato de caso de meningite eosinofílica que ocorreu em um hospital universitário de Belém em uma criança de 11 meses de idade admitida na Unidade de Tratamento Intensivo (UTI) no mês de setembro de 2021. Foram analisados os prontuários em busca da melhor análise dos cuidados assistenciais prestados, bem como a Sistematização da Assistência de enfermagem. Relato de caso: Menor, sexo feminino, 11 meses de idade, peso 9,3kg, cor branca, com diagnóstico de meningite eosinofílica - segundo relatos da genitora, a criança havia ingerido acidentalmente fezes de coelho - o diagnóstico foi confirmado por exames clínico e laboratorial, na qual a coleta de amostra do líquido cefalorraquidiano (LCR) demonstrou presença de 50% de eosinófilos. Evoluiu com rebaixamento do nível de consciência, e piora clínica, bradicardia e hipertensão, precisando ser intubada, pupilas mióticas e fotorreagentes, sedoanalgesia por acesso periférico. Dieta zero, passado sonda nasogastrica e deixado aberta. Diurese por sonda vesical de demora. Cuidados de enfermagem: monitorização continua dos sinais vitais, controlo do balanço hídrico e medicações, higienização pessoal e hidratação da pele, fixação dos dispositivos invasivos, aspiração, realização de posicionamento do corpo. Conclusão: É fundamental o cuidado realizado pela equipe de enfermagem aos pacientes acometidos por esse tipo de meningite e publicizar esse assunto, por ser pouco desconhecida pelos profissionais e estimular estratégia de prevenção.
Resume Screening and Recommendation System using Machine Learning Approaches
Authors: Lokesh. S  , Balaje. S Mano , Prathish. E  , B. Bharathi
Published: March 2022

Candidates apply in large numbers for jobs on web portals by uploading their resumes, due to the rapid growth of online-based recruitment systems. On the other hand, the resume has its formatting style, data blocks, and segments, as well as a variety of data formatting options such as text alignment, color, font type, and font size, making it an excellent example of unstructured data. As a result, filtering applicants for the appropriate position in an organization becomes a difficult task for recruiters. We can use Natural Language Processing (NLP) techniques to extract the relevant information from the resume to save time and effort. Also, a Machine Learning (ML) model is trained to check whether a candidate’s skills, experiences, and other aspects are suitable for that particular role. In addition to that, our system will also recommend the other available job roles based on the candidate’s skillset.
A Recurrent Neural Model for Temporal Information Extraction
Authors: Patel Parul
Published: March 2022

Temporal information extraction is an emerging area of information retrieval. Understanding temporal nature of a document is very important in application like answering time sensitive queries, doing temporal analysis of a document, document clustering etc. Lot of research is done in temporal reasoning using rule based or machine learning based approaches. In this paper, deep learning is used to extract temporal expressions from the text documents. Bi-directional Long Short term Memory Recurrent Neural Network (Bi-LSTM RNN) is used to extract temporal expression from the text. Gold standard datasets are used for training and evaluation. Performance of the proposed system is compared with existing system.
Design of Security Taxonomy in Requirement Engineering
Authors: Shah Tejas
Published: March 2022

Non Functional Requirements (NFR) are important in all phases of software development and results in quality of software to be built. It is observed that security requirements are incorporated and identified later in the software development life cycle. Security as non functional requirements imposes new challenges in managing confidential data and preserving its integrity. The security requirements and related artefacts must be considered from Requirement Engineering (RE) phase to implementation phase. This paper focuses on new design of taxonomy of security in Requirement Engineering. The design covers the major properties of security which are required in developing any web based, secured, confidential and integrity oriented system.
Context aware Secure Collaborative Business Intelligence
Authors: Jokhakar Veena
Published: March 2022

To enable efficient decision making, professionals need to collaborate with individuals with data being a collected from various sources like distributed clouds for storage, very large databases and social media with authentication and validation is needed for access to relevant roles. Further application of machine learning to deal with unlawful actions. This paper proposes a Context Aware Secure Collaborative Business Intelligence Framework (CASCBF) to address the same. CASCBF is divided into three layers. Multiple sources of data provide different levels of abstraction and granularity of access control to different roles. To control different types of assemblage of data resources from distributed sources and provide right access to users to the edge of the network is a core challenge.
Context aware Secure Collaborative Business Intelligence
Authors: Ahmed Sk Ibrar , Mohmmad Alfred Quazi
Published: March 2022

India can face an shortage of potable and fresh water in the near future. Coherent, efficient, and low-cost methods to monitor water usage are crucial to prevent this alarming issue. Measurement of water usage accompanied with monitoring the purity of water can result in saving of water.In this paper an IoT based complete water flow monitoring system with some added features (Internet of Things) is proposed here. The entire setup is developed using Wi-Fi enabled microcontroller which consists of various sensors and actuators e.g hall effect sensor, pH. sensor, TDS sensor, solenoid valve, etc.Hall effect sensor is mainly used to measure the water flow whereas pH and the TDS sensors are used to measure the purity of water. The solenoid valve is used to control the water supply. To meet the need for fresh and drinkable water a novelsolution is proposed in this paper which is based upon cloud based IoT (Internet of Things)network.
Study of Technological Interventions in Collection and Transportation of Municipal Solid Waste Management Practices – A Case of Ahmedabad City
Authors: Dalal Esha , Doctor Gayatri , Patel Rahul
Published: March 2022

In today’s scenario, to cater all services in a living habitat is very necessary part to fulfil the need of each and every individual to live a comfortable level of their living standard. Due to population upsurge and urbanization, solid waste management is one of the chief issues to deal with as it affects quality of life. Ahmedabad is the 7th largest city of India and generates about 4000 Metric tons of waste daily. Smart Cities are defined in various ways by different people, but all have an underlying concept that being as “smart” involves using information and communication technologies (ICT), the internet to address urban challenges. The Ministry of Housing and Urban Affairs (MoHUA) under the Swachh Bharat Mission (SBM) -Urban designed the idea of Swachh Survekshan in which they have rated cities based on the innovative interventions undertaken by them to enhance cleanliness or swachhta. Swachh Survekshan toolkit of 2017 - 2018 have given importance to use technological parameters like Vehicle Tracking System (VTS), Biometric attendance systems etc, thus encouraging cities to incorporate them, especially in Primary Solid Waste Management. This research paper studies the Primary Municipal Solid Waste Management in Ahmedabad with data collection and interactions with the municipal officials of Ahmedabad Municipal Corporation (AMC). It studies the implementation and usage of the Vehicle tracking System (VTS) - Ecoskipper in Ahmedabad. The study was done in 2018, includes analysis of existing scenario. A framework for the study was made to analyze the Vehicle Tracking System technology.
Simplex based Social Spider Optimization Method for Improving Medical Data Analysis
Authors: Nayak Monalisa , Das Soumya , Bhanja Urmila , Ranjan Senapati Manas
Published: March 2022

Accurate and reliable prediction is the only way to prevent the disease transmission. Many machine learning models have been developed for prediction of large scale medical datasets. In this paper, Simplex based Social Spider Optimization method is used for classification of three types of medical datasets like heart disease, echocardiogram and hepatitis. The performance of the model is obtained by using Root Mean Square Error (RMSE) and time.
Applications of Finite Element Method in Computer Tomography for Cancer and Tumors: A Review
Authors: Smitha T. V. , Kumar Singh Raunak , Santosh Shet Naresh
Published: March 2022

Computer Tomography (CT) is one of the widely used methods in the field of medical imaging. We can obtain images of any parts of the body including Bones, Muscles, Fat, and Organs from CT. The CT scans of internal organs, bone, soft tissue, and blood vessels provide greater clarity and reveal more details than compared to regular X-rays. One of the best numerical methods to study the behavior of cancerous cells or tumors from CT scan images is the Finite Element (FE) method. The FE mesh consists of three steps. Those are mainly Pre mesh, Mesh, Post mesh. It is efficient to create a 3D Model of these tumors by using Tetrahedral elements. FE method acquires the application such as Data acquisition, Tomographic reconstruction and segmentation, and surface extraction. It is one of the effective tools to understand the mechanical and geometrical characteristics of cancers and predict elastography parameters under different testing conditions. For these applications, high-level meshes are generated using which the analysis of the patient's anatomy is carried out. This technique has the potential to reveal the distribution of Tumor Treating Fields and to acquire the correlation between field strength and survival, which helps to improve the efficiency in the results. This paper thus reviews the study of CT scans using the FE method for cancer and tumors.
Plant Disease Detection Techniques based on Deep Learning Models: A Review
Authors: Saxena Onkar , Agrawal Shikha , Silakari Sanjay
Published: March 2022

Plants must be checked at an early stage of their life cycle in order to avoid illnesses. Visual observation, which takes longer, and costly expertise are the conventional approach utilised for this monitoring. Therefore, illness detection systems need to be automated in order to speed up this procedure. This study analyses the possibility of technologies for the identification of pest leaf diseases in plants to support agricultural growth. It covers many processes, such as image retrieval, image segmentation, extraction of features and classification. Two key phases comprise plant disease detection technology: segmentation of an open input to detect the ill portion and an extraction approach to extract the image feature and classify the functionality that is removed using different classifiers. The technology consists of two important steps. In this study, segmentation, characteristic removal, and classification approaches are examined and clarified from the perspective of different parameters.
Critical Success Factor for Effective Utilization of Mobile AR in the Real Estate Industry
Authors: Jain Yashraj , Trivedi Jyoti , CB Amarnath
Published: March 2022

Digitalization has become a new normal. The mobile augmented reality technology adds another dimension like visualization of ongoing or unfurnished property, space measurement, exploring multiple design options among the variety of applications in the real estate sector. The success of any technology will depend on the users’ acceptance of the technology and their intention to use it for a project. Here the researcher tries to explore those pre-usage critical factors with the help of the technology acceptance model followed by verifying it with post-usage perception by using the expectation confirmation model. These theories are tested for confirmatory factor analysis in which these research models were tested for data reliability and discriminant validity. Later the factors were statistically interpreted using the correlation test to conclude the significance of pre and post-usage behavior in technology continuance.
Early Detection of Breast Cancer Tumors using Linear Discriminant Analysis Feature Selection with Different Machine Learning Classification Methods
Authors: Abbas Mazhar , Ghous Hamid
Published: March 2022

Globally, the frequency of breast cancer and its morality speak to a critical and developing risk for the developing countries. In Asia, Pakistan has the biggest rate of breast cancer. It is evaluated that every year 83,000 cases were reported in Pakistan and over 40,000 deaths are caused by breast cancer. Patients suffering from this malignancy have a better chance of surviving if they are diagnosed early. Many Early identification of breast cancer can be achieved using data mining techniques, allowing preventative treatments to be done. In this research Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD) and Duke Breast cancer dataset (DBDS) are used with Linear Discriminant Analysis (LDA) feature selection with Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Neural Network and Random Forest (RF) machine learning classifiers to predict breast cancer tumors. The finding of the proposed model is that feature selections through LDA improve the accuracy of detecting tumors and also reduce time duration of executing model. The best machine learning model with LDA feature selection is Neural Network Model with highest accuracy 1.00 among all classification models and also consume less time.
Selecting Trustworthy Clients in the Cloud
Authors: Bouabdallah Imen , Mellah Hakima
Published: March 2022

With the recent increase demand for cloud services, handling clients’ needs is getting increasingly challenging. Responding to all requesting clients with no exception could lead to security breaches, and since it is the provider’s responsibility to secure not only the offered cloud services but also the data, it is important to ensure clients reliability. Although filtering clients in the cloud is not so common, it is required to assure cloud safety. In this paper, we made use of multi agent system interaction mechanisms to handle the cloud interactions for the providers’ side, and of Particle Swarm Optimization to select the and determine the accurate trust weight and therefore to filtrate the clients by determining malicious and untrustworthy clients. The selection depends on previous knowledge and overall rating of trusted peers. The conducted experiments proves that the combination between MAS, PSO and trust outputs relevant results with different number of peers, the solution is able to converge to the best result after small number of iterations. To explore more space and scenarios, synthetic data was generated to improve the model’s precision .
Mobile Device Users’ Susceptibility to Phishing Attacks
Authors: Sylvester F. Ley
Published: March 2022

The mobile device is one of the fasted growing technologies that is widely used in a diversifying sector. Mobile devices are used for everyday life, such as personal information exchange – chatting, email, shopping, and mobile banking, contributing to information security threats. Users' behavior can influence information security threats. More research is needed to understand users' threat avoidance behavior and motivation. Using Technology threat avoidance theory (TTAT), this study assessed factors that influenced mobile device users' threat avoidance motivations and behaviors as it relates to phishing attacks. From the data collected from 137 mobile device users using a questionnaire, the findings indicate that (1) mobile device users' perceived susceptibility and severity of phishing attacks have a significant correlation with a users' perception of the threat; (2) mobile device users' motivation to avoid a threat is correlated to a users' behavior in avoiding threat; and (3) a mobile device user's susceptibility to phishing attacks can be reduced by their perception of the threat. These findings reveal that a user's perception of threat increases if they perceive that the consequence of such threat to their mobile devices will be severe, thereby increasing a user's motivation and behavior to avoid phishing attack threats. This study is beneficial to mobile device users in personal and organizational settings.
Shortcomings and Flaws in the Mathematical Derivation of the Fundamental Matrix Equation
Authors: Basta Tayeb
Published: March 2022

In stereo vision, the epipolar geometry is the intrinsic projective geometry between the two views. The essential and fundamental matrices relate corresponding points in stereo images. The essential matrix describes the geometry when the used cameras are calibrated, and the fundamental matrix expresses the geometry when the cameras are uncalibrated. Since the nineties, researchers devoted a lot of effort to estimate the fundamental matrix. Although it is a landmark of computer vision, in the current work, three derivations of the essential and fundamental matrices have been revised. The Longuet-Higgins' derivation of the essential matrix where he draws a mapping between the position vectors of a 3D point; however, the one-to-one feature of that mapping is lost when he changed it to a relation between the image points. In the two other derivations, we demonstrate that the authors established a mapping between the image points through the misuse of mathematics.
Steam++ An Extensible End-to-end Framework for Developing IoT Data Processing Applications in the Fog
Authors: Gomes Márcio Miguel , da Rosa Righi Rodrigo , da Costa Cristiano André , Griebler Dalvan
Published: March 2022

IoT applications usually rely on cloud computing services to perform data analysis such as filtering, aggregation, classification, pattern detection, and prediction. When applied to specific domains, the IoT needs to deal with unique constraints. Besides the hostile environment such as vibration and electricmagnetic interference, resulting in malfunction, noise, and data loss, industrial plants often have Internet access restricted or unavailable, forcing us to design stand-alone fog and edge computing solutions. In this context, we present STEAM++, a lightweight and extensible framework for real-time data stream processing and decision-making in the network edge, targeting hardware-limited devices, besides proposing a micro-benchmark methodology for assessing embedded IoT applications. In real-case experiments in a semiconductor industry, we processed an entire data flow, from values sensing, processing and analysing data, detecting relevant events, and finally, publishing results to a dashboard. On average, the application consumed less than 500kb RAM and 1.0% of CPU usage, processing up to 239 data packets per second and reducing the output data size to 14% of the input raw data size when notifying events.
High Performance Computing on the Raspberry PI
Authors: M. Hodgess Erin
Published: March 2022

We considered building high performance tools on the Raspberry Pi 4. We implemented OpenMP and OpenCoarrays Fortran in conjunction with the statistical language R. We found that the OpenCoarrays is more effective when working with vectors, while OpenMP is better in the arena with large matrices in a geostatistics application. These results can be very useful for researchers with limited access to high performance tools or limited funding.
Industry 4.0 as an Opportunity to Achieve Environmental Sustainability: The Difference between SMES and Large Companies
Authors: El Merroun Mohamed
Published: March 2022

The decline of environmental sustainability is undoubtedly one of the biggest problems if not the most severe one that threatens our planet. In the last decade, to overcome this global issue, industries were regulated, events and conferences were organized, objectives have been made, but the high cost of green practices, the fierce competition among firms, and the massive increase rate of production made all these efforts insufficient, in the other hand, the fourth industrial revolution could potentially provide suitable solutions to achieve high environmental sustainability. The present research contributes to the environmental sustainability literature by studying the vision that companies in Europe have on Industry 4.0 and the main objectives that they want to achieve from this transformation. Furthermore, relying on a statistical study, the research identifies the differences between large companies and SMEs in Europe when it comes to the incorporation of environmental sustainability objectives within their Industry 4.0 strategies
Educational Videos for Learning Digital Illustration Concept for University Student
Authors: Mohamed Zain Nor Zuhaidah , Ahmad Zaki Nadia Akma , Azizan Ummu Husna
Published: March 2022

To assist learning, preparation of suitable learning material is recommended along with a blended learning approach. Educational videos could be considered as a tool that can be adapted. This study aimed to develop educational videos for three (3) selected topics in Digital Illustration course offered to FirstYear Multimedia undergraduate students. ADDIE instructional design model was used to develop those educational videos. This study started with choosing a topic, designing storyboards, developing videos, uploading prototype videos to Google Drive for evaluation purposes, and conducting a usability evaluation on selected respondents. Finding from the user testing showed it was ascertained that the students agreed to use videos to enhance their understanding in selected topics in the Digital Illustration course. There should be continuous improvement in the educational videos specifically in including additional content to further enhance the videos.
A Review of Stock Trend Prediction with Combination of Effective Multi Technical Indicator Strategy
Authors: Pheng Liaw Geok , Chuan Tay Choo , Foong Mac , Binti Yusof Norzihani , Kaur A/P Jagjeet Singh Dalbina
Published: March 2022

It is important for investors to understand stock trends and market conditions before trading stocks. Both these capabilities are very important for an investor in order to obtain maximized profit and minimized losses. Without this capability, investors will suffer losses due to their ignorance regarding stock trends and market conditions. Technical analysis helps to understand stock prices behavior with regards to past trends, the signals given by indicators and the major turning points of the market price. This paper reviews the stock trend predictions with a combination of the effective multi technical indicator strategy to increase investment performance by taking into account the global performance and the proposed combination of effective multi technical indicator strategy model.
Extracting Linguistic Speech Patterns of Japanese Fictional Characters using Subword Units
Authors: Kishino Mika , Komiya Kanako
Published: March 2022

This study extracted and analyzed the linguistic speech patterns that characterize Japanese anime or game characters. Conventional morphological analyzers, such as MeCab, segment words with high performance, but they are unable to segment broken expressions or utterance endings that are not listed in the dictionary, which often appears in lines of anime or game characters. To overcome this challenge, we propose segmenting lines of Japanese anime or game characters using subword units that were proposed mainly for deep learning, and extracting frequently occurring strings to obtain expressions that characterize their utterances. We analyzed the subword units weighted by TF/IDF according to gender, age, and each anime character and show that they are linguistic speech patterns that are specific for each feature. Additionally, a classification experiment shows that the model with subword units outperformed that with the conventional method.
Integration of Phonotactic Features for Language Identification on Code-Switched Speech
Authors: Mabokela Koena
Published: March 2022

In this paper, phoneme sequences are used as language information to perform code-switched language identification (LID). With the one-pass recognition system, the spoken sounds are converted into phonetically arranged sequences of sounds. The acoustic models are robust enough to handle multiple languages when emulating multiple hidden Markov models (HMMs). To determine the phoneme similarity among our target languages, we reported two methods of phoneme mapping. Statistical phoneme-based bigram language models (LM) are integrated into speech decoding to eliminate possible phone mismatches. The supervised support vector machine (SVM) is used to learn to recognize the phonetic information of mixed-language speech based on recognized phone sequences. As the back-end decision is taken by an SVM, the likelihood scores of segments with monolingual phone occurrence are used to classify language identity. The speech corpus was tested on Sepedi and English languages that are often mixed. Our system is evaluated by measuring both the ASR performance and the LID performance separately. The systems have obtained a promising ASR accuracy with data-driven phone merging approach modelled using 16 Gaussian mixtures per state. In code-switched speech and monolingual speech segments respectively, the proposed systems achieved an acceptable ASR and LID accuracy.
Morphological Analyzer using the BILSTM Model only for Japanese Hiragana Sentences
Authors: Izutsu Jun , Komiya Kanako
Published: March 2022

This study proposes a method to develop neural models of the morphological analyzer for Japanese Hiragana sentences using the Bi-LSTM CRF model. Morphological analysis is a technique that divides text data into words and assigns information such as parts of speech. In Japanese natural language processing systems, this technique plays an essential role in downstream applications because the Japanese language does not have word delimiters between words. Hiragana is a type of Japanese phonogramic characters, which is used for texts for children or people who cannot read Chinese characters. Morphological analysis of Hiragana sentences is more difficult than that of ordinary Japanese sentences because there is less information for dividing. For morphological analysis of Hiragana sentences, we demonstrated the effectiveness of fine-tuning using a model based on ordinary Japanese text and examined the influence of training data on texts of various genres.
The Effect of Interface Modification by PEDOT: PSS on the Hole Mobility of the LEC Device
Authors: Havare Ali Kemal
Published: March 2022

The purpose of the work is to understand how to effect the interface PEDOT: PSS on the hole mobility of the LEC device by Space Charge Limited Current (SCLC) approaches technique. PEDOT: PSS plays a significant role in organic electronics device as interface modification, particularly on Light-emitting electrochemical cells (LEC) due to fundamental structure of hole only device. This study analyses the hole mobility of the device based on current-voltage characteristic approach at room temperature. It has been observed that the PEDOT: PSS interface increases the hole mobility of the LEC device by a factor of 108 .
Heuristic Sensing Schemes for Four-Target Detection in Time-Constrained Vector Poisson and Gaussian Channels
Authors: Fahad Muhammad , R. Fuhrmann Daniel
Published: March 2022

In this work we investigate the different sensing schemes for detection of four targets as observed through a vector Poisson and Gaussian channels when the sensing time resource is limited and the source signals can be observed through a variety of sum combinations during that fixed time. For this purpose we can maximize the mutual information or the detection probability with respect to the time allocated to different sum combinations, for a given total fixed time. It is observed that for both Poisson and Gaussian channels; mutual information and Bayes risk with 0 − 1 cost are not necessarily consistent with each other. Concavity of mutual information between input and output, for certain sensing schemes, in Poisson channel and Gaussian channel is shown to be concave w.r.t given times as linear time constraint is imposed. No optimal sensing scheme for any of the two channels is investigated in this work.
ASERS-CNN: Arabic Speech Emotion Recognition System based on CNN Model
Authors: Tajalsir Mohammed , Mu˜noz Hern´andez Susana , Mohammed Fatima Abdalbagi
Published: March 2022

When two people are on the phone, although they cannot observe the other person's facial expression and physiological state, it is possible to estimate the speaker's emotional state by voice roughly. In medical care, if the emotional state of a patient, especially a patient with an expression disorder, can be known, different care measures can be made according to the patient's mood to increase the amount of care. The system that capable for recognize the emotional states of human being from his speech is known as Speech emotion recognition system (SER). Deep learning is one of most technique that has been widely used in emotion recognition studies, in this paper we implement CNN model for Arabic speech emotion recognition. We propose ASERS-CNN model for Arabic Speech Emotion Recognition based on CNN model. We evaluated our model using Arabic speech dataset named Basic Arabic Expressive Speech corpus (BAES-DB). In addition of that we compare the accuracy between our previous ASERS-LSTM and new ASERS-CNN model proposed in this paper and we comes out that our new proposed mode is outperformed ASERS-LSTM model where it get 98.18% accuracy.
GIÁ TRỊ NGHIỆM PHÁP GẮNG SỨC ĐIỆN TÂM ĐỒ TRONG PHÂN TẦNG NGUY CƠ BỆNH NHÂN WPW KHÔNG TRIỆU CHỨNG
Authors: Đình Phong Phan , Văn Nhơn Bùi , Thanh Hưng Nguyễn
Published: March 2022

Mục tiêu: Đánh giá giá trị nghiệm pháp gắng sức (Exercise Stress Test - EST) điện tâm đồ trong phân tầng nguy cơ bệnh nhân Wolff-Parkinson-White (WPW) không triệu chứngbằng đối chiếu với thăm dò điện sinh lý (Electrophysiology Studies - EPS). Đối tượng và phương pháp: nghiên cứu tiến hành trên 35 bệnh nhân WPW không triệu chứng từ tháng 7 năm 2020 đến tháng 8 năm 2021 tại Viện Tim mạch Việt Nam, bệnh viện Bạch Mai. Các bệnh nhân được phân tầng nguy cơ bằng EST; kết quả sau đó được đối chiếu với kết quả EPS để đánh giá giá trị của nghiệm pháp. Các thông số chính được xác định bao gồm: độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự đoán dương tính, giá trị dự đoán âm tính. Kết quả: 34/35 bệnh nhân hoàn thành EST khi nhịp tim đạt tần số theo yêu cầu, 1 bệnh nhân phải ngừng EST do xuất hiện cơn tim nhanh, 6 bệnh nhân được phân tầng nguy cơ thấp bằng EST. EPS xác định 10 bệnh nhân là nguy cơ cao, 7/10 bệnh nhân này gây được cơn tim nhanh vào lại nhĩ thất (Atrioventricular Reentry Tachycardia - AVRT). Đối chiếu với kết quả EPS, EST có độ nhạy 90%, độ đặc hiệu 20%, giá trị dự đoán dương tính 31,1%, giá trị dự đoán âm tính 83,3% trong phân tầng nguy cơ bệnh nhân WPW không triệu chứng. Kết luận: EST là khả thi và an toàn đối với các bệnh nhân WPW không triệu chứng; EST trong phân tầng nguy cơ bệnh nhân WPW không triệu chứng có độ nhạy và giá trị dự đoán âm tính cao, độ đặc hiệu và giá trị dự đoán dương tính thấp.
TÌNH TRẠNG DINH DƯỠNG CỦA NGƯỜI BỆNH TRƯỚC PHẪU THUẬT LỒNG NGỰC TẠI BỆNH VIỆN PHỔI TRUNG ƯƠNG NĂM 2021
Authors: Nam Khánh Đỗ , Thanh Hà Nguyễn , Hải Đăng Chu , Thị Mai Ngọc Phạm , Lê Vinh Nguyễn , Viết Nhung Nguyễn
Published: March 2022

Mục tiêu: Nghiên cứu nhằm đánh giá tình trạng dinh dưỡng của người bệnh trước phẫu thuật lồng ngực tại khoa Phẫu thuật lồng ngực, Bệnh viện Phổi Trung ương năm 2021. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 63 người bệnh được thu thập bằng cách chọn mẫu thuận tiện. Kết quả: Dựa vào chỉ số BMI: 34,9% người bệnh thiếu năng lượng trường diễn, trong đó độ I và II đều là 14,9% còn độ III là 6,3%; có 50,8% bình thường và 14,3% người bệnh thừa cân, béo phì. Dựa vào SGA: 63,5% người bệnh không suy dinh dưỡng, 19,1% là suy dinh dưỡng nhẹ/vừa còn người bệnh suy dinh dưỡng nặng chiếm 17,4%. Theo MUAC: 30,2% người bệnh suy dinh dưỡng, 69,8% bình thường. Kết luận: Tỷ lệ bệnh nhân trước phẫu thuật lồng ngực bị thiếu năng lượng trường diễn và suy dinh dưỡng vẫn còn cao, do đó cần có giải pháp nâng cao dinh dưỡng hỗ trợ bệnh nhân trước phẫu thuật lồng ngực tại Bệnh viện Phổi Trung ương.
SO SÁNH THỜI GIAN TRƠ ĐƯỜNG PHỤ ƯỚC TÍNH BẰNG NGHIỆM PHÁP GẮNG SỨC ĐIỆN TÂM ĐỒ VÀ XÁC ĐỊNH BẰNG THĂM DÒ ĐIỆN SINH LÝ TIM Ở BỆNH NHÂN WPW KHÔNG TRIỆU CHỨNG
Authors: Đình Phong Phan , Thanh Hưng Nguyễn , Văn Nhơn Bùi
Published: March 2022

Nghiên cứu mối tương quan giữa thời gian trơ hiệu quả theo chiều xuôi (AP AERP) ước tính bằng nghiệm pháp gắng sức (EST) điện tâm đồ với giá trị AP AERP xác định bằng thăm dò điện sinh lý (EPS) ở bệnh nhân Wolff – Parkinson - White (WPW) không triệu chứng. Nghiên cứu tiến hành trên 35 bệnh nhân WPW không triệu chứng. Các bệnh nhân được phân tầng nguy cơ bằng EST: các bệnh nhân nguy cơ thấp sẽ ước tính AP AERP dựa vào tần số tim tại thời điểm tiền kích thích đột ngột biến mất, các bệnh nhân nguy cơ cao ước tính AP AERP dựa vào tần số tim tối đa bệnh nhân đạt được khi tiến hành nghiệm pháp. Các đối tượng nghiên cứu sau đó được tiến hành EPS xác định AP AERP. Các giá trị AP AERP thu được từ 2 phương pháp được so sánh và kiểm định. Có 6 bệnh nhân được phân tầng nguy cơ thấp bằng EST, AP AERP ước tính bằng EST của các bệnh nhân này là 469 ± 84 ms, không khác biệt có ý nghĩa thống kê so với giá trị xác định bằng EPS là 451± 128 ms. 29 bệnh nhân được phân tầng nguy cơ cao bằng EST, AP AERP ước tính bằng EST là 379 ± 31 ms, dài hơn có ý nghĩa thống kê so với giá trị xác định bằng EPS là 298± 77 ms.Các bệnh nhân WPW không triệu chứng khi làm EST có kết quả không phải phân tầng nguy cơ thấp cần được thăm dò điện sinh lý tim và triệt đốt đường dẫn truyền phụ nhĩ thất.
TÌNH TRẠNG THIẾU MÁU CỦA BỆNH NHÂN VIÊM GAN B MẠN TÍNH ĐIỀU TRỊ BỞI LIỆU PHÁP TƯƠNG TỰ NUCLEOTIDE TẠI BỆNH VIỆN ĐA KHOA QUỐC TẾ HẢI PHÒNG NĂM 2020
Authors: Thị Thu Phương Nguyễn , Thị Ngân Trần
Published: March 2022

Nhiễm vi rút viêm gan B mạn là một vấn đề sức khỏe nghiêm trọng trên toàn cầu. Thiếu máu là biến chứng phổ biến nhất của xơ gan và gặp trong 75% trường hợp. Căn nguyên của thiếu máu trong bệnh gan rất đa dạng. Do vậy, chúng tôi thực hiện nghiên cứu này nhằm mục đích khảo sát tình trạng thiếu máu ở bệnh nhân viêm gan B mạn tính điều trị tại Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Hải Phòng năm 2020. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy tỷ lệ thiếu máu ở 2026 bệnh nhân viêm gan B mạn tính sau 12 tuần điều trị là 9,1% với nồng độ hemoglobin trung bình là 119,3 ± 13,7 g/dL. Kết quả phân tích hồi quy logistic đa biến cho thấy cân nặng, số bệnh mắc kèm và xơ gan ảnh hưởng có ý nghĩa đối với sự xuất hiện thiếu máu ở nhóm bệnh nhân nghiên cứu với tỷ suất chênh (Odd ratio) lần lượt bằng 0,97, 1,25, 2,07 (p < 0,05). Kết quả này góp phần hỗ trợ bác sĩ lâm sàng trong quá trình tiên lượng và theo dõi bệnh nhân viêm gan B nhằm cải thiện hiệu quả điều trị.
ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA CHƯƠNG TRÌNH QUẢN LÝ SỬ DỤNG KHÁNG SINH VÀ HOẠT ĐỘNG DƯỢC LÂM SÀNG TRONG VIỆC SỬ DỤNG KHÁNG SINH ĐIỀU TRỊ ĐỢT CẤP BỆNH PHỔI TẮC NGHẼN MẠN TÍNH TẠI BỆNH VIỆN THỐNG NHẤT
Authors: Minh Thành Nguyễn , Thị Phương Mai Trần , Trúc Ý Nhi Nguyễn , Thị Hương Quỳnh Bùi
Published: March 2022

Mở đầu: Sử dụng kháng sinh hợp lý trong điều trị đợt cấp bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (COPD) đã được chứng minh trong một số nghiên cứu là làm giảm thất bại điều trị, giảm thời gian nằm viện và tỷ lệ tử vọng. Tại Bệnh viện Thống Nhất, chương trình quản lý sử dụng kháng sinh và hoạt động dược lâm sàng được triển khai một cách thường quy với mục tiêu tăng cường sử dụng kháng sinh hợp lý. Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả của chương trình quản lý kháng sinh (QLSDKS) và hoạt động dược lâm sàng trong việc sử dụng hợp lý kháng sinh điều trị bệnh nhân đợt cấp COPD. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu cắt ngang mô tả, so sánh trước sau được tiến hành trên hồ sơ bệnh án của bệnh nhân có chẩn đoán đợt cấp COPD, điều trị tại khoa Nội hô hấp, Bệnh viện Thống Nhất. Nghiên cứu gồm 2 giai đoạn trước và sau khi triển khai chương trình QLSDKS và hoạt động dược lâm sàng: Giai đoạn 1: từ 6/2018 – 5/2019 (n = 110); Giai đoạn 2: từ 6/2019 – 5/2020 (n = 107). Tính hợp lý của khánh sinh được đánh giá dựa theo phác đồ GOLD 2019 và Bộ Y tế 2018. Tiêu chí chính để đánh giá hiệu quả của chương trình QLSDKS và can thiệp dược lâm sàng là tỷ lệ sử dụng kháng sinh hợp lý. Kết quả: Tuổi trung bình của mẫu nghiên cứu là 73,7 ± 11,3, nam giới chiếm 88,9%. Đa số bệnh nhân nhập viện vì đợt cấp COPD mức độ trung bình. Cephalosporin thế hệ III và fluoroquinolone là các nhóm kháng sinh được sử dụng nhiều nhất trên bệnh nhân. Tỷ lệ bệnh nhân được sử dụng kháng sinh kinh nghiệm hợp lý ở cả 2 giai đoạn là 84,8%. Sự can thiệp của chương trình QLSDKS và dược lâm sàng giúp làm tăng có ý nghĩa thống kê tỷ lệ sử dụng kháng sinh kinh nghiệm hợp lý (90,8% so với 78,8%). Kết luận: Chương trình QLSDKS và hoạt động dược lâm sàng giúp cải thiện tính hợp lý trong sử dụng kháng sinh điều trị đợt cấp COPD. Cần tuân thủ các hướng dẫn điều trị đợt cấp COPD để sử dụng thuốc an toàn, hợp lý.
TÌNH TRẠNG NHA CHU VÀ NHU CẦU ĐIỀU TRỊ Ở TRẺ 5, 12 TUỔI DÂN TỘC THÁI Ở HUYỆN CON CUÔNG, TỈNH NGHỆ AN NĂM 2015
Authors: Việt Cường Vi , Quốc Hùng Phạm
Published: March 2022

Nghiên cứu mô tả cắt ngang nhằm đánh giá tình trạng nha chu ở trẻ 5, 12 tuổi dân tộc Thái tại huyện Con Cuông, tỉnh Nghệ An. Nghiên cứu được hoàn thành vào tháng 5/2015 với 473 trẻ 5 tuổi tại 9 trường mầm non và 476 trẻ 12 tuổi tại 9 trường trung học cơ sở. Nghiên cứu theo phương pháp điều tra và phân loại của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) năm 2013. Kết quả nghiên cứu: Tỷ lệ chảy máu nướu xếp loại trung bình với 21,8% ở trẻ 5 tuổi và 43,1% ở trẻ 12 tuổi. Tỷ lệ vôi răng là 6,3% ở trẻ 5 tuổi và 68,7% ở trẻ 12 tuổi. Tỷ lệ mảng bám là 52,2% ở trẻ 5 tuổi và 81,3% ở trẻ 12 tuổi. Trung bình sextant vôi răng là 0,11 ở trẻ 5 tuổi và 1,42 ở trẻ 12 tuổi; vôi răng phần lớn ở 1/3 bề mặt răng về phía cổ răng. Trung bình sextant mảng bám là 1,37 ở trẻ 5 tuổi và 2,36 ở trẻ 12 tuổi. Điểm số OHI-S của trẻ 5 tuổi xếp loại tốt (0,32±0,42); không có sự chênh lệch giữa trẻ nam và nữ; mảng bám chiếm phần lớn, chỉ số PI cao hơn so với chỉ số CI. Điểm số OHI-S của trẻ 12 tuổi xếp loại khá (1,54±0,66). Chỉ số PI nam (0,71±0,28) cao hơn nữ (0,55±0,28), chỉ số OHI-S nam (1,69±0,68) cao hơn nữ (1,38±0,64) có ý nghĩa thống kê (p<0,05). Tất cả các trẻ cần được hướng dẫn, chăm sóc vệ sinh răng miệng. Có 68,7% trẻ 12 tuổi cần được cạo vôi răng.
TỈ LỆ ĐÁI THÁO ĐƯỜNG VÀ TĂNG ĐƯỜNG HUYẾT LÚC ĐÓI Ở NGƯỜI ĂN CHAY TRƯỜNG VÀ CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN
Authors: Thị Kim Loan Huỳnh , Văn Chinh Nguyễn , Vĩnh Niên Lâm
Published: March 2022

Đặt vấn đề: Các vấn đề sức khoẻ liên quan đến việc ăn chay chưa được nghiên cứu nhiều. Đề tài khảo sát tình trạng đái tháo đường và tăng đường huyết lúc đói của người ăn chay trường. Phương pháp nghiên cứu: Thiết kế nghiên cứu cắt ngang, khảo sát 252 tu sĩ và Phật tử ăn chay trường trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh và Đồng Nai, Đánh giá tình trạng đái tháo đường và tăng đường huyết lúc đói với glucose máu lúc đói ≥ 126 mg/dL. Kết quả: Nghiên cứu này khảo sát đường huyết lúc đói của 252 người ăn chay trường thì có 18 trường hợp ĐTĐ đã biết, và 7 trường hợp có glucose máu ³ 126mg/dl (2.8%). Người ăn chay ở độ tuổi càng lớn thì tỉ lệ ĐTĐ càng cao (<40 tuổi: 3.7%; 40-60 tuổi: 9,5%; >60 tuổi: 14,5%) với p=0,017. Tỉ lệ người ăn chay trường có vấn đề về đường huyết ở người thừa cân cao hơn người có thể trạng bình thường (19,1% so với 7,1%) với p= 0,021. Người ăn chay trường uống cà phê thường xuyên có vấn đề về ĐTĐ cao hơn người thỉnh thoảng và hiếm khi sử dụng (20,5%-7,8%-5,9%) với p=0,019. Kết luận: Thực hiện chế độ ăn uống đầy đủ, khoa học, hợp lý, cân bằng dinh dưỡng để có sức khỏe tốt, phát huy lợi ích của việc ăn chay.
VỊ TRÍ XƯƠNG MÓNG VÀ MỐI LIÊN QUAN VỚI XƯƠNG LÂN CẬN TRÊN PHIM CEPHALOMETRICS CỦA NGƯỜI KHỚP CẮN VÀ XƯƠNG LOẠI I
Authors: Thị Thuý Hồng Võ , Đức  Phương Tống , Thị Thu Phương Nguyễn
Published: March 2022

Mục tiêu nghiên cứu: xác định vị trí xương móng và mối tương quan với các xương lân cận trên phim sọ nghiêng Cephalometrics ở người bình thường.  Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 90 phim cephalometrics của các sinh viên 18-25 tuối có khớp cắn loại I và xương loại I. Kết quả nghiên cứu: khoảng cách C3-H: 33,59 ± 3,98 mm, khoảng cách H-RGN: 35,46 ± 4,51mm và khoảng cách C3-RGN: 66,70 ± 5,40mm. Kết luận: xương móng nằm ở vị trí ra trước hơn ở nam so với đốt sống cổ và khoảng cách của xương móng đến mặt phẳng Frankfort ở nam cũng lớn hơn ở nữ. Mối tương quan tuyến tính đồng biến giữa khoảng cách từ xương móng so với cột sống cổ và khoảng cách so với mặt phẳng Frankfort.
NGHIÊN CỨU GIÁ TRỊ CỦA THANG ĐIỂM WFNS TRONG ĐÁNH GIÁ KẾT CỤC KHÔNG THUẬN LỢI Ở BỆNH NHÂN CHẢY MÁU DƯỚI NHỆN DO VỠ PHÌNH ĐỘNG MẠCH NÃO
Authors: Mạnh Hùng Ngô , Đức Đông Nguyễn , Quốc Chính Lương
Published: March 2022

Đặt vấn đề: Nghiên cứu giá trị của thang điểm WFNS trong tiên lượng kết cục điều trị ở bệnh nhân chảy máu dưới nhện do vỡ phình động mạch não. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu 65 trường hợp người trưởng thành được chẩn đoán và điều trị chảy máu dưới nhện do vỡ phình động mạch não tại bệnh viện Việt Đức, bệnh viện Bạch Mai và bệnh viện trường đại học Y Hà nội. Kết quả: Tuổi trung bình của nhóm bệnh nhân nghiên cứu là 58, tỉ lệ nam/nữ không có sự khác biệt; đau đầu là triệu chứng thường gặp nhất. 48,8% số bệnh nhân có độ 1 theo thang điểm WFNS khi đến viện. Thang điểm WFNS (độ 3-4) có giá trị tiên lượng kết cục không thuận lợi ở bệnh nhân chảy máu dưới nhện do vỡ phình mạch. Kết luận: Thang điểm WFNS có giá trị trong tiên lượng kết cục không thuận lợi ở bệnh nhân chảy máu dưới nhện do vỡ phình động mạch não vỡ.