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一場嚴重的流感可能會使醫院不堪重負,并且缺乏解釋規劃要素之間動態相互關系的規劃指導。為了滿足這一需求,一個由六位來自各個領域的*組成的跨學科團隊開發了一種使用@RISK和Panálysis模型的方法,該方法基于醫院的運營考慮來計算大規模流行時期的供應需求。然后,他們對Mayo Clinic Hospital - Rochester, MN的方法進行測試,以評估其應對大規模流行病的準備情況。他們的
使用良好的定性數據分析解決方案NVivo,從您的定性和混合方法數據中發現更多信息。本次為大家帶來2場NVivo免費在線的研討會,如果您感興趣,可以報名參加!使用ChatGPT和NVivo徹底改變定性數據分析June 7, 2023, ?- 12 PM EDT在本次網絡研討會中,定性研究*Philip Adu博士將指導您完成在線提取非結構化數據的過程,并使用ChatGPT采用一般摘要,重
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隨著患者入院和出院,病床的可用數量每天都在變化,尤其是在新冠肺炎期間。@Risk讓用戶在數據變化過程中實時查看數據,因此他們可以根據不同的變量開發模型。?路易斯安那州沒有德克薩斯州那樣的醫院容量,也沒有能力處理激增的病人或轉移的病患。這些人不得不安排到別的州。?這就是為什么準確的預測醫院病床或ICU病床的數量,以及必須轉移到另一個州的人數是如此關鍵。而通常情況下,提供單一數量的
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