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ArTS Archivio della ricerca di Trieste
Surgical Site Infections (SSIs) represent a significant proportion of healthcare-associated infections and pose a major burden in hospital settings. Traditional SSI surveillance, based on manual review of free-text clinical records, is time-consuming and poorly scalable. This study aims to develop and evaluate a semi-automated surveillance system based on artificial intelligence (AI) for SSI detection using Italian-language clinical records from a large tertiary hospital.
An NLP-Based Approach for Surgical Site Infection Surveillance Using Hospital Discharge Letters / Arzilli, G; Baglivo, F; De Angelis, L; Casigliani, V; Renda, A; Bondielli, A; Dell'Oglio, P; Acampora, V; Marcelloni, F; Rizzo, C. - In: EUROPEAN JOURNAL OF PUBLIC HEALTH. - ISSN 1101-1262. - 35:Supplement_4(2025), pp. ---. [10.1093/eurpub/ckaf161.1037]
An NLP-Based Approach for Surgical Site Infection Surveillance Using Hospital Discharge Letters
Surgical Site Infections (SSIs) represent a significant proportion of healthcare-associated infections and pose a major burden in hospital settings. Traditional SSI surveillance, based on manual review of free-text clinical records, is time-consuming and poorly scalable. This study aims to develop and evaluate a semi-automated surveillance system based on artificial intelligence (AI) for SSI detection using Italian-language clinical records from a large tertiary hospital.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11368/3124582
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
