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

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « make smart » در نشریات گروه « پزشکی »

  • Mohammed Iqbal, Ahmed Elmassry, Mervat Elgharieb, Omar Said, Ahmed Saeed, Tamer Ibrahim, Ahmed Kotb, Mahmoud Abdelhalim, Samir Shoughy, Akram Elgazzar, Hassan Shamselden, Abdallah Hammour, Mohammed Eid, Hosam Elzembely, Khaled Abdelaziz
    Background

    The American Optometric Association defines computer vision syndrome (CVS), also known as digital eye strain, as “a group of eye- and vision-related problems that result from prolonged computer, tablet, e-reader and cell phone use”. We aimed to create a well-structured, valid, and reliable questionnaire to determine the prevalence of CVS, and to analyze the visual, ocular surface, and extraocular sequelae of CVS using a novel and smart self-assessment questionnaire.

    Methods

    This multicenter, observational, cross-sectional, descriptive, survey-based, online study included 6853 complete online responses of medical students from 15 universities. All participants responded to the updated, online, fourth version of the CVS questionnaire (CVS-F4), which has high validity and reliability. CVS was diagnosed according to five basic diagnostic criteria (5DC) derived from the CVS-F4. Respondents who fulfilled the 5DC were considered CVS cases. The 5DC were then converted into a novel five-question self-assessment questionnaire designated as the CVS-Smart.

    Results

    Of 10000 invited medical students, 8006 responded to the CVS-F4 survey (80% response rate), while 6853 of the 8006 respondents provided complete online responses (85.6% completion rate). The overall CVS prevalence was 58.78% (n = 4028) among the study respondents; CVS prevalence was higher among women (65.87%) than among men (48.06%). Within the CVS group, the most common visual, ocular surface, and extraocular complaints were eye strain, dry eye, and neck/shoulder/back pain in 74.50% (n = 3001), 58.27% (n = 2347), and 80.52% (n = 3244) of CVS cases, respectively. Notably, 75.92% (3058/4028) of CVS cases were involved in the Mandated Computer System Use Program. Multivariate logistic regression analysis revealed that the two most statistically significant diagnostic criteria of the 5DC were greater than or equal to 2 symptoms/attacks per month over the last 12 months (odds ratio [OR] = 204177.2; P <0.0001) and symptoms/attacks associated with screen use (OR = 16047.34; P <0.0001). The CVS-Smart demonstrated a Cronbach’s alpha reliability coefficient of 0.860, Guttman split-half coefficient of 0.805, and construct validity of 100%. A CVS-Smart score of 7–10 points indicated the presence of CVS.

    Conclusions

    The visual, ocular surface, and extraocular diagnostic criteria for CVS constituted the basic components of CVS-Smart. CVS-Smart is a novel, valid, reliable, subjective instrument for determining CVS diagnosis and prevalence and may provide a tool for rapid periodic assessment and prognostication. Individuals with positive CVS-Smart results should consider modifying their lifestyles and screen styles and seeking the help of ophthalmologists and/or optometrists. Higher institutional authorities should consider revising the Mandated Computer System Use Program to avoid the long-term consequences of CVS among university students. Further research must compare CVS-Smart with other available metrics for CVS, such as the CVS questionnaire, to determine its test-retest reliability and to justify its widespread use.

    Keywords: Computer, Eyestrain, Visual Fatigue, Asthenopia, Dry Eye, Point Prevalence, Smartphones, CVS-F4, CVS-Smart, CVS-Smart Score, Machine Intelligence, Computer Vision System}
  • طیبه لایقی قلعه سوخته، سمیه حسام*، سعاد محفوظ پور، شقایق وحدت
    مقدمه

    هوشمند سازی بیمارستان ها می تواند در بهبود کیفیت و ارایه خدمات سریع تر و بهتر موثر باشد و امکان ردیابی و امنیت تجهیزات موجود در بیمارستان را افزایش دهد. پژوهش حاضر با هدف شناسایی عوامل موثر در هوشمند سازی بیمارستان ها انجام شد.

    روش کار

    پژوهش حاضر به روش کیفی تحلیل محتوای قراردادی می باشد. جامعه آماری شامل مدیران، پزشکان، کارشناسان حوزه هوشمند سازی بیمارستان، کارشناسان فناوری اطلاعات و ارتباطات بیمارستان،کارشناسان تجهیزات پزشکی بیمارستان در سال 13400-1399می باشد. روش نمونه گیری به صورت هدفمند و به روش گلوله برفی انجام شد. جمع آوری داده ها با مصاحبه های نیمه ساختار یافته با 12 تن از کارشناسان و خبرگان آشنا به مباحث هوشمند سازی بیمارستان انجام شد. داده ها با روش تحلیل محتوای قرار دادی و به کار گیری روش کد گذاری تحلیل شد.

    یافته ها

    تعداد 135 کد اولیه ، 22 زیر طبقه و پس از تجمیع کدها 4 طبقه شامل بسترهای اطلاعاتی و ارتباطی، تجهیزات و امکانات پیشرفته پزشکی، منابع انسانی آموزش دیده و مدیریت در بیمارستان ها به  عنوان عوامل موثر جهت هوشمندسازی بیمارستان شناسایی شدند.

    نتیجه گیری

    در مطالعه حاضر  4 طبقه شامل بسترهای اطلاعاتی و ارتباطی، تجهیزات و امکانات پیشرفته پزشکی، منابع انسانی آموزش دیده و مدیریت  در بیمارستان ها به  عنوان عوامل موثر جهت هوشمندسازی بیمارستان شناسایی شدند. پیشنهاد می شود برای عملکرد بهتر در بیمارستان ها از یافته ها مطالعه حاضر استفاده شود.

    کلید واژگان: هوشمند شدن, تحلیل محتوا, بیمارستان, عوامل موثر}
    Tayebe Layeghi Qalesoukhte, Somaye Hesam*, Soad Mahfoozpour, Shaqayegh Vahdat
    Introduction

    Smartening hospitals can be effective in improving the quality and providing faster and better services and increasing the possibility of tracking and security of the equipment in the hospital. The current research aims to identifying effective factors in making hospitals smarter.

    Methods

    The present research is a qualitative method of content analysis. The statistical population includes managers, doctors, experts in the field of hospital intelligence, hospital information and communication technology experts, and hospital medical equipment experts in 2019-2019. Sampling method was done in a purposeful way and by snowball method. Data collection was done through semi-structured interviews with 12 experts who are familiar with hospital smart issues. The data was analyzed by content analysis and using coding method.

    Results

    The number of 135 primary codes, 22 sub-categories, and after combining the codes, 4 categories including information and communication platforms, advanced medical equipment and facilities, trained human resources and management in hospitals were identified as effective factors for making the hospital smarter.

    Conclusion

    In the present study, 4 categories including information and communication platforms, advanced medical equipment and facilities, trained human resources and management in hospitals were identified as effective factors for making the hospital smarter. It is suggested to use the findings of the present study for better performance in hospitals.

    Keywords: Make Smart, Content Analysis, Hospital, Effective Factor}
  • کرامت الله نوری حسن آبادی*، عبدالرضا سبحانی، غلامرضا هاشم زاده خوراسگانی، قنبر عباسپور اسفدن، زینب سادات جوادی
    مقدمه

    آموزش هوشمند یکی از ویژگی های معمول در محیط های آموزشی است که ناشی از ظهور فناوری های نوظهور است. اینترنت اشیا و رایانش ابری دو فناوری جدید هستند که می توانند در جهت ارتقای کیفیت آموزش استفاده شوند. هدف از این پژوهش اعتباریابی الگوی ارتقای کیفیت آموزشی با استفاده از اینترنت اشیا و رایانش ابری در هوشمندسازی مدارس است.

    روش

    در مرحله اول مطالعه کیفی با رویکرد نظریه داده بنیاد در بهار 1398 بر روی 26  نفر از متخصصین اینترنت اشیا، رایانش ابری و هوشمندسازی با رعایت محرمانه بودن اطلاعات افراد مصاحبه شونده، انجام شد. در مرحله دوم و برای اعتبار یابی الگوی ارایه شده از روایی محتوایی لاوشه استفاده شد و 19 نفر متخصص به پرسشنامه ای که برای اعتبار سنجی الگوی ارایه شده، تهیه شده بود پاسخ دادند.

    یافته ها

     نتایج تحلیل و اعتبار یابی الگو  در 5 محور عبارتست از:  عوامل مداخله گر با 4 مقوله اصلی و اعتبار 0/46، شرایط زمینه ای با 3 مقوله اصلی و اعتبار 0/67، شرایط علی با یک مقوله اصلی و اعتبار 0/32، راهبردها با 9 مقوله اصلی و اعتبار 0/7 و پیامدها با 2 مقوله اصلی و اعتبار 0/56.

    نتیجه گیری

    یافته های پژوهش نشان داد الگوی ارتقای کیفیت آموزش با رویکرد اینترنت اشیا و رایانش ابری در هوشمند سازی مدارس در مجموع از اعتبار خوبی برخوردار است. اعتباریابی الگو نشان داد با استفاده از فناوری های نوظهور (اینترنت اشیا، رایانش ابری) در هوشمند سازی مدارس می توان کیفیت آموزش در مدارس را ارتقا داد.

    کلید واژگان: اینترنت اشیا, رایانش ابری, ارتقای کیفیت آموزش, هوشمندسازی مدارس, اعتبار یابی}
    Keramat Allah Nouri Hasan*, Abdohlreza Sobhani, Gholamreza Hashemzade Khorasgani, Ghnabar Abbaspour Esfadan, Zeinab Sadat Javadi
    Introduction

    Intelligent education is one of the common features in educational environments that is due to the emergence of emerging technologies. IoT and cloud computing are two new technologies that can be used to improve the quality of education. The purpose of this study is to validate the pattern of improving the quality of education using the Internet of Things and cloud computing in smart schools.

    Method

    In the first stage, a qualitative study with the data theory approach of the Foundation was conducted in the spring of 2009 on 26 specialists in Internet of Things, cloud computing and intelligence, while observing the confidentiality of the information of the interviewees. In the second stage, to validate the presented model, the content validity of Lavache was used and 19 experts answered the questionnaire that was prepared to validate the presented model.

    Finding

      The results of model analysis and validation in 5 axes are: intervening factors with 4 main categories and 0.46 validity, background conditions with 3 main categories and 0.67 validity, causal conditions with one main category and validity 0.32, Strategies with 9 main categories and validity of 0.7 and consequences with 2 main categories and validity of 0.56.

    Conclusion

    Findings showed that the model of improving the quality of education with the approach of the Internet of Things and cloud computing in the intelligence of schools in general has a good reputation. The validation of the model showed that using emerging technologies (Internet of Things, cloud computing) in school intelligence can improve the quality of education in schools..

    Keywords: Validating, IOT, cloud computing, accreditation, quality of education, school smart}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال