13,956 matches
-
CT) cu sau fără substanță de contrast etc. 12.4.2.5. Complicații Complicațiile traumatismelor arteriale pot fi: imediate și tardive: 1. Complicațiile imediate sunt reprezentate de: hemoragie, care se poate produce concomitent cu traumatismul sau apare la un interval variabil după producerea acestuia, tromboză arterială, embolii arteriale, tromboze venoase, infecții. 2. Complicațiile tardive sunt reprezentate de: ischemia cronică posttraumatică la membrul inferior în obstrucțiile limitate ale segmentului arterial iliofemural, apărute după traumatisme cu fracturi ale oaselor bazinului. Clinic, se manifestă
Chirurgie generală. Vol. I. Ediția a II-a by Prof. Dr. Costel Pleşa () [Corola-publishinghouse/Science/751_a_1208]
-
deoarece se pierde o cantitate importantă de limfă 1-2 litri /24 h, dependentă ca volum și aspect de perioadele digestive. Prin fistulă se scurge un lichid incolor sau gălbui care coagulează formând cheaguri moi, gelatiforme. Chilotoraxul apare la un interval variabil de timp după accident (ore sau zile) în raport cu mărimea efracției și cu starea pleurei mediastinale pe unde are loc pătrunderea în cavitatea pleurală a lichidului. Se caracterizează clinic prin apariția de: dispnee progresivă, semne de compresiune mediastinală și alterarea rapidă
Chirurgie generală. Vol. I. Ediția a II-a by Prof. Dr. Costel Pleşa () [Corola-publishinghouse/Science/751_a_1208]
-
anevrismală menține o presiune ridicată egală cu cea din arteră. Ca urmare, se produce o creștere continuă de volum a pungii anevrismale expansiunea care determină compresiuni și reacții inflamatorii. Capetele arteriale pot fi comprimate de unde rezultă fenomene ischemice de intensitate variabilă. Creșterea în dimensiuni a anevrismului explică majoritatea complicațiilor ce se produc în evoluție: ruptură, ischemie, infecție. Simptomatologia: Semnele clinice ale anevrismelor posttraumatice sunt dominate de simptome locale care pot fi: funcționale și fizice. Semnele funcționale sunt reduse la început dar
Chirurgie generală. Vol. I. Ediția a II-a by Prof. Dr. Costel Pleşa () [Corola-publishinghouse/Science/751_a_1208]
-
cordul drept este aproape inundat, ceea ce duce la hipertrofie urmată de dilatare cu instalarea insuficienței cardiace. Simptomatologia: Fistula arterio-venoasă post-traumatică poate deveni manifestă imediat după accident, în condițiile unor plăgi laterale simultane, vecine sau tardiv după un interval de timp variabil, ca urmare a lărgirii și organizării progresive a comunicării arterio-venoase. Simptomele clinice sunt polimorfe și explicate de fiziopatologie. Ceea ce domină sunt semnele locale: trilul și suflul sistolic. Trilul este un freamăt care se percepe atât palpatoriu cât și auditiv. A
Chirurgie generală. Vol. I. Ediția a II-a by Prof. Dr. Costel Pleşa () [Corola-publishinghouse/Science/751_a_1208]
-
funcțională sau morfologică a nervului determină trei grupe de simptome: tulburări de sensibilitate, de tonus și motilitate și tulburări trofice și vegetative. 1. Tulburările de sensibilitate constau în anestezie superficială și profundă în teritoriul nervului afectat a cărui intensitate este variabilă. Uneori aceasta îmbracă aspectul de hipoestezie sau chiar poate lipsi. Aceste fenomene se explică prin aceea că fiecare nerv are o zonă anatomică pe care o inervează și o zonă mixtă unde pătrund fibrele nervului vecin (unde se instalează hipoestezia
Chirurgie generală. Vol. I. Ediția a II-a by Prof. Dr. Costel Pleşa () [Corola-publishinghouse/Science/751_a_1208]
-
în secțiunile parțiale ale nervului se constată prezența unui sindrom de disociere caracterizat prin instalarea semnelor de paralizie într-un teritoriu limitat al nervului legat de un număr de fibre interesate. în contuzii, compresiuni și luxații nervoase, simptomatologia clinică este variabilă. Paralizia musculară și atitudinile caracteristice, deși prezente, dispar după o anumită perioadă dacă se suprimă cauza și se aplică tratamentul corect. 3. Modificările trofice și vegetative secundare leziunilor nervoase, ating maximum de intensitate în sindromul de iritație caracterizat prin prezența
Chirurgie generală. Vol. I. Ediția a II-a by Prof. Dr. Costel Pleşa () [Corola-publishinghouse/Science/751_a_1208]
-
factorială? 79 Logica analizei factoriale 83 Modele factoriale și structuri de covarianță 90 Realizarea unei analize factoriale 98 Definirea problemei conceptuale 98 Matricea de corelație 99 Extragerea factorilor 101 Rotația factorilor 108 Interpretarea factorilor 111 Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile surogat 113 Validarea analizei factoriale 115 Procedura Factor în SPSS 10.1 117 Exemplu: Percepția corupției în România 118 Capitolul 5 Analiza cluster 129 Ce este analiza cluster? 129 Realizarea unei analize cluster 133 Formularea problemei de cercetare și stabilirea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Înțelesul care redă cu mai multă acuratețe natura analizei multivariate consideră multivariate acele probleme în care relațiile dintre variabile sunt de așa natură încât diferitele efecte ale variabilelor nu pot fi interpretate separat, fără a lua în considerare efectele celorlalte variabile. Printr-o analiză multivariată încercăm să aflăm modul specific în care variația unui set de variabile influențează variația altor variabile. Ceea ce urmărește analiza multivariată este să dezvăluie forma și intensitatea relațiilor multiple dintre variabile și să le interpreteze într-o
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
operații fundamentale și a consecințelor sale asupra înregistrării, prelucrării și interpretării datelor. Însușirile care caracterizează obiectele pot fi, din punctul de vedere al modului în care se manifestă, de două feluri: stările lor au un caracter de gradualitate sau nu. Variabile ca vârsta, numărul de ani de studiu, intensitatea unei opinii sunt însușiri ale căror stări marchează o gradualitate. Însușiri ca sexul, votul la ultimele alegeri generale, etnia sunt însușiri ale căror stări nu pot fi ordonate astfel încât trecerea de la una
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
le pot fi atașate valori numerice care au o semnificație cu privire la conținutul însușirii respective și dau seama de caracterul de gradualitate a stărilor însușirii. Este important de reținut faptul că atașarea de numere categoriilor exhaustive și exclusive ale unei însușiri (variabile) nu se face la întâmplare, ci cu sens, urmând reguli clar stabilite, astfel încât diferențele dintre numerele atașate categoriilor să reflecte într-o manieră semnificativă diferențele dintre obiecte în funcție de însușirea respectivă. Să ilustrăm acest lucru printr-un exemplu. Unei anumite categorii
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
transforma o variabilă din a doua grupă - variabilă cu k categorii între care nu există gradualitate (k stări ale însușirii) -, pentru care atașarea de numere la categorii nu înseamnă nimic altceva decât a le numi, într-un set de k variabile dihotomice, fiecare măsurând prezența sau lipsa uneia dintre cele k stări ale însușirii. De cele mai multe ori, cercetătorii din științele sociale măsoară indicatori ai însușirilor, și nu însușirile însele. Acest lucru se întâmplă atunci când variabilele nu pot fi direct observate sau
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
când acestea reprezintă concepte abstracte sau complexe: altruismul, democrația, corupția, percepția privind corupția, orientarea politică. După cum se va vedea în capitolele următoare, o parte din tehnicile de analiză multivariată au ca scop exact construirea unor scale de măsură pentru aceste „variabile” latente. Jacoby atrage atenția asupra unui lucru important, și anume că orice proces de măsurare înseamnă testarea unei teorii 1. Orice operație de măsurare presupune construirea unui model formal al setului de date. Acest model formal conține un set de
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
în termeni probabiliști. Ceea ce este important este să putem formula de pe urma lui ipoteze care să implice caracteristica pe care o măsurăm. Fidelitatea este un concept care examinează gradul de repetabilitate și coerența măsurării. O măsură lipsită de fidelitate produce rezultate variabile și inconsistente la repetarea operației de măsurare. Fidelitatea reprezintă un indicator al erorii variabile (aleatorii) conținute de măsură. Eroarea sistematică nu reduce nici coerența, nici repetabilitatea rezultatelor de măsurare. Evaluarea gradului de fidelitate va urmări stabilitatea și echivalența rezultatelor 1
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
să implice caracteristica pe care o măsurăm. Fidelitatea este un concept care examinează gradul de repetabilitate și coerența măsurării. O măsură lipsită de fidelitate produce rezultate variabile și inconsistente la repetarea operației de măsurare. Fidelitatea reprezintă un indicator al erorii variabile (aleatorii) conținute de măsură. Eroarea sistematică nu reduce nici coerența, nici repetabilitatea rezultatelor de măsurare. Evaluarea gradului de fidelitate va urmări stabilitatea și echivalența rezultatelor 1. Stabilitatea rezultatelor ne poate fi dată de repetarea măsurării pentru aceeași populație la mai
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
simplu este cel al unei funcții liniare care atașează observațiilor valori numerice. M(S)= a+b(S)=f(S), unde a și b sunt numere reale. Nivelul de rapoarte este similar, doar că apare o restricție suplimentară: M(0)=0. Variabile ca vârsta, venitul, coeficientul de inteligență sunt măsurate pe scale de rapoarte. Aceasta înseamnă că valorile luate de doi indivizi pentru o variabilă măsurată la nivel de rapoarte pot fi raportate: o persoană de 40 de ani este de două
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
întrebărilor și forma sa grafică. În general, avem de-a face cu două forme de reprezentare în SPSS a variabilelor: „numerică” și „șir de caractere”. Variabilele măsurate la orice nivel - nominal, ordinal, de intervale, de rapoarte - vor fi definite ca variabile „numerice” în baza de date SPSS. Acest lucru înseamnă că în caseta de intersecție dintre o linie (obiect) și o coloană (variabilă) va fi introdus un număr. Acest număr este fie măsura variabilei, în cazul variabilelor metrice (cele măsurate pe
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
șir de caractere”. Variabilele măsurate la orice nivel - nominal, ordinal, de intervale, de rapoarte - vor fi definite ca variabile „numerice” în baza de date SPSS. Acest lucru înseamnă că în caseta de intersecție dintre o linie (obiect) și o coloană (variabilă) va fi introdus un număr. Acest număr este fie măsura variabilei, în cazul variabilelor metrice (cele măsurate pe scale de intervale sau de rapoarte), fie „codul” stărilor însușirii (pentru variabile ordinale sau nominale). Pentru acestea din urmă, fiecare valoare numerică
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Pentru a restrânge și clarifica sensul noțiunii de analiză multivariată, voi considera multivariate acele probleme în care relațiile dintrevariabile sunt de așa natură încât diferitele efecte ale variabilelor nu pot fi interpretate separat, fără a lua în considerare efectele celorlalte variabile. Crucială în analiza multivariată este variația. În ultimă instanță, tot ceea ce facem prin tehnicile de analiză multivariată este să explicăm variația unei variabile într-o populație (într-un eșantion) sau variația mai multor variabile. Dacă o variabilă nu variază într-
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Xm ca fiind determinate cauzal de F1, F2, ..., Fn, n < m, factori care dau seama de o parte din varianța fiecărei variabile X1, X2, ..., Xm (pentru fiecare variabilă Xi, o parte din varianță este explicată de factorii comuni)1, Fiecare variabilă Xi este caracterizată și de un factor de unicitate, Ui, ce dă seama de acea parte a varianței sale care nu se datorează factorilor comuni (și care o face diferită de celelalte variabile)1. Teoretic, acest lucru înseamnă că fiecare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
este explicată de factorii comuni)1, Fiecare variabilă Xi este caracterizată și de un factor de unicitate, Ui, ce dă seama de acea parte a varianței sale care nu se datorează factorilor comuni (și care o face diferită de celelalte variabile)1. Teoretic, acest lucru înseamnă că fiecare variabilă Ui este independentă de oricare dintre factorii F1, F2, ..., Fn. Dacă F1, F2, ..., Fn determină pe X1, adică sunt responsabili de o parte din varianța lui X1, iar F1, F2, ..., Fn determină
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
bi2, ..., bin semnificativ diferite de zero, adică de numărul de factori care determină variabila respectivă. În diagrama prin care am reprezentat modelul general, am presupus că fiecare variabilă este determinată de toți n factorii, altfel spus complexitatea factorială a fiecărei variabile este egală cu n. Dacă particularizăm m = 5, n = 2, modelul general va lua forma reprezentată în diagrama din figura 4. Complexitatea factorială a variabilelor X1, ..., X5 este aceeași și este egală cu 2. Figura 4. Model factorial cu 5
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Pentru a determina configurația care corespunde realității, putem restrânge mulțimea de modele factoriale urmând un model teoretic plauzibil și solid argumentat sau putem să ne ghidăm după rezultatele unor cercetări anterioare în tema respectivă. 2) Aceeași structură de covarianță, număr variabil de factori. Se poate demonstra matematic că există o corespondență între numărul de factori într-un model cauzal și rangul unei matrice construite, numită matrice de corelație ajustată. Matricea de corelație ajustată este alcătuită din corelațiile între variabilele observate, calculate
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de cauzalitate sau de dimensionalitate a datelor? Acest lucru trebuie să fie foarte bine clarificat în mintea noastră. Trebuie să înțelegem ce fel de date avem: care sunt obiectele ale căror caracteristici le măsurăm (populația care ne furnizează datele), ce variabile descriu fenomenul sau conceptul care ne interesează, cum se structurează populația în funcție de setul de variabile. De exemplu, dacă dorim să aflăm cum se structurează opiniile cetățenilor cu privire la performanța guvernului, vom ancheta un eșantion de cetățeni (obiectele) asupra felului în care
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cu rădăcina pătrată a valorii proprii corespunzătoare. Valorile proprii λk ne indică proporția din varianță care este explicată de componenta (factorul) respectivă, și anume λk/m. Întotdeauna putem reproduce corelațiile observate printr-un model care are exact atâția factori câte variabile, iar adecvarea modelului pentru date crește o dată cu numărul de factori. Scopul nostru este însă acela de a obține o structură redusă a datelor, de a explica astfel covarianța dintre variabile printr-un număr cât mai mic de factori comuni. Primul
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
se bazează pe interpretarea părții de varianță comună drept combinație liniară a tuturor celorlalte variabile din set și este numită imaginea variabilei. Partea unică este acea parte a variabilei care nu poate fi exprimată ca o combinație liniară a celorlalte variabile și poartă numele de anti-imagine. În această interpretare se presupune că intră tot universul de variabilele, acesta fiind considerat infinit, și toată populația de obiecte (în cazul nici unora nu avem de-a face cu un eșantion). Dacă examinăm toatevariabilele potențiale
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]