Titlebook: Neugeborenenintensivpflege; Michael Obladen Book 19894th edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1989 Aspirationssyndrom.Atemnotsyndrom.

祖?zhèn)髫?cái)產(chǎn)

,Künstliche Beatmung,det sich die Atmung des Neugeborenen erheblich von der des Erwachsenen (Tabelle 7.1). So k?nnen Neugeborene zwar meist auch durch den Mund atmen [52], geraten aber bei Obstruktionen der Nase h?ufig in schwere Ateminsuffizienz (Cho-analatresie) oder obstruktive Apnoen [33, 48].

形容詞詞尾

FLAG

Occlusion

Akute metabolische Entgleisungen, über den Magen-Darm-Kanal wenig resorbieren [2, 3]. Trotz hoher Aldosteronsekretion [22] und maximaler Stimulation ist die Natriumrückresorption im proximalen und distalen Tubulus ungenügend. Der t?gliche Natriumbedarf betr?gt 3–5 mmol/kg/Tag [4,10]. Andererseits geraten diese Kinder durch erh?hten

interference

Aufbau und Organisation einer Neugeborenenintensivstation,ivpflegebedürftig ist, so w?ren für die Bundesrepublik 50 Neugeborenenintensivstationen erforderlich, von denen jede pro Jahr 300 Kinder zu versorgen h?tte. Diese Stationen sollten in m?glichst engem r?umlichen und organisatorischen Verbund mit einer gro?en Entbindungsabteilung stehen (perinatales Z

Scleroderma

e forecast accuracy comparison showed that hybrid TSR-FFNN produced more accurate PM. forecast than other methods at SUF 7, whereas FFNN yielded more accurate forecast at SUF 1 and SUF 7. These results show that FFNN as an individual nonlinear model produce better forecast than TSR and ARIMA as an i

tendinitis

correspondent

COWER

M. Obladennd studied using traditional statistical methods. In this paper, an alternative method by feature selection in data mining is proposed which computes quantitatively the relative importance of each KPI with respective to the predicted class, the rank. The main advantage of feature selection by data m

objection

E. Kattner%,Testing: 90.2%) and precision (Training:91.9%, Testing 90.5%) for training and testing data set. For random undersampling, no overfitting occurs only for ADABOOST and logistic regression. Logistic regression is the most stable classifier exhibiting consistent training an testing results.