Navegando por Assunto "Electrocardiogram"

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Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento e avaliacao empirica de um simulador educacional para o apoio ao ensino de ECG, baseado na orientacão espacial do coração.
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-21) PONTES, Paulo André Ignácio; SERUFFO, Marcos Cesar da Rocha; http://lattes.cnpq.br/3794198610723464; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O eletrocardiograma (ECG) e um dos procedimentos de diagnostico mais utilizados na medicina, e assim, e essencial que os alunos de graduacao em medicina aprendam a interpretalo corretamente, enquanto ainda estao em treinamento. Naturalmente, os alunos passam pelo aprendizado classico (Ex: palestras e aulas expositivas). No entanto, geralmente nao são treinados eficientemente na interpretacao de ECG. A este respeito, metodologias e ferramentas de suporte educacional na pratica medica, como o software educacional, devem ser consideradas como abordagem valiosa para fins de treinamento medico. Esta tese de Doutorado aborda o desenvolvimento de um simulador (VETOECG) que permite o ensino experiencial, para que alunos possam relacionar a projecoes dos vetores eletricos cardiacos, por intermedio da manipulacao da orientacao espacial do coracao e as repercussoes em suas respectivas ondas no ECG. Alem disso, esta Tese relata um experimento formal (pre/pos-teste com grupo controle randomizado) para avaliar empiricamente a eficacia educacional (learning effetiveness) da ferramenta e analises dos fatores subjetivos de percepcao dos alunos em relacao a motivacao, experiencia de usuario e aprendizagem recolhidas atraves de questionarios. Os resultados indicaram que o simulador tem eficacia de aprendizado positiva em comparacao com as metodologias tradicionais (diferenca estatisticamente significativa, pvalor <0.0001*, com mediana de 38,5 pontos e intervalo interquartilico 23,1 a 46,2 pontos) utilizadas para aprendizagem no estudo proposto. Pode-se constatar ainda, que o simulador e adequado nas mais diversas dimensoes, pois foram avaliadas positivamente: em termos de motivacao (88,15%), experiencia de usuario (76%) e aprendizagem (96,5%).
Acesso aberto (Open Access)
A machine learning framework for ECG biometric system
(Universidade Federal do Pará, 2020-02-28) SANTOS, Alex Barros dos; ROSÁRIO, Denis Lima do; http://lattes.cnpq.br/8273198217435163; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; http://lattes.cnpq.br/1028151705135221; https://orcid.org/0000-0003-2162-6523