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In diesem Kapitel steht die frühe Kindheit (ab der Geburt bis etwa zum dritten Geburtstag) im Fokus. In dieser ganz frühen Phase der Kindheit - die damit ja auch die Phase der nun erst entstehenden neuen Familie ist - sind es oft weniger die Kinder, welche außergewöhnliche Schwierigkeiten und Herausforderungen stemmen müssen und deswegen Gast in den Beratungseinrichtungen sind, sondern eher die Eltern bzw. das gesamte neue familiäre System. Diesem Umstand sollte in der Beratungssituation natürlich Rechnung getragen werden und daher stehen hier auch insbesondere die neu gewordenen Eltern und ihr Erleben der Situation im Mittelpunkt.
Die Krux öffentlicher Verwaltungskommunikation – Public Relations der öffentlichen Verwaltung
(2019)
„Öffentliche Verwaltung – Verwaltung in der Öffentlichkeit?“ – bereits der Titel des Bandes, in dem dieser Beitrag erscheint, verweist auf ein zentrales Problem der Kommunikation öffentlicher Verwaltung. Er führt nämlich zu der Frage, ob das abschließende Fragezeichen angebracht ist: Kann sich Verwaltung Öffentlichkeit entziehen? Schon einfache Realitätsbeobachtung reicht aus, um diese Frage zu verneinen, weil es auf der Hand liegt, dass sich Organisationen öffentlicher Beobachtung nicht willentlich entziehen können: Sie können übersehen oder ignoriert werden, im nächsten Augenblick aber wieder Gegenstand von Beobachtung sein.
Using openEHR Archetypes for Automated Extraction of Numerical Information from Clinical Narratives
(2019)
Up to 80% of medical information is documented by unstructured data such as clinical reports written in natural language. Such data is called unstructured because the information it contains cannot be retrieved automatically as straightforward as from structured data. However, we assume that the use of this flexible kind of documentation will remain a substantial part of a patient’s medical record, so that clinical information systems have to deal appropriately with this type of information description. On the other hand, there are efforts to achieve semantic interoperability between clinical application systems through information modelling concepts like HL7 FHIR or openEHR. Considering this, we propose an approach to transform unstructured documented information into openEHR archetypes. Furthermore, we aim to support the field of clinical text mining by recognizing and publishing the connections between openEHR archetypes and heterogeneous phrasings. We have evaluated our method by extracting the values to three openEHR archetypes from unstructured documents in English and German language.