Personalized Psychiatry. (Registro nro. 7482)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04384nam a22004215c 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 7482
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20200714125644.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 190212s2019 gw a s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030035532
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-03553-2
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación RC454
Número de documento/Ítem .P47 2019EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Personalized Psychiatry.
Resto del título Big Data Analytics in Mental Health
Mención de responsabilidad, etc. edited by Ives Cavalcante Passos, Benson Mwangi, Flávio Kapczinski.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing :
-- Imprint: Springer
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2019.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión XV, 180 páginas 24 ilustraciones, 21 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto (visual)
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Medicine (Springer-11650)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1. Big data and Machine Learning Techniques Meet Health Sciences -- 2. Major challenges and limitations of Big data analytics -- 3. A Clinical Perspective on Big Data in Mental Health -- 4. Big Data Guided Interventions: Predicting Treatment Response -- 5. The role of big data analytics in predicting suicide -- 6. Emerging Shifts in Neuroimaging Data Analysis in the Era of “Big Data" -- 7. Phenomapping: methods and measures for deconstructing diagnosis in psychiatry -- 8. How to integrate data from multiple biological layers in mental health? -- 9. Ethics in the Era of Big Data.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book integrates the concepts of big data analytics into mental health practice and research. Mental disorders represent a public health challenge of staggering proportions. According to the most recent Global Burden of Disease study, psychiatric disorders constitute the leading cause of years lost to disability. The high morbidity and mortality related to these conditions are proportional to the potential for overall health gains if mental disorders can be more effectively diagnosed and treated. In order to fill these gaps, analysis in science, industry, and government seeks to use big data for a variety of problems, including clinical outcomes and diagnosis in psychiatry. Multiple mental healthcare providers and research laboratories are increasingly using large data sets to fulfill their mission. Briefly, big data is characterized by high volume, high velocity, variety and veracity of information, and to be useful it must be analyzed, interpreted, and acted upon. As such, focus has to shift to new analytical tools from the field of machine learning that will be critical for anyone practicing medicine, psychiatry and behavioral sciences in the 21st century. Big data analytics is gaining traction in psychiatric research, being used to provide predictive models for both clinical practice and public health systems. As compared with traditional statistical methods that provide primarily average group-level results, big data analytics allows predictions and stratification of clinical outcomes at an individual subject level. Personalized Psychiatry – Big Data Analytics in Mental Health provides a unique opportunity to showcase innovative solutions tackling complex problems in mental health using big data and machine learning. It represents an interesting platform to work with key opinion leaders to document current achievements, introduce new concepts as well as project the future role of big data and machine learning in mental health. .
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Psychiatry.
Número de control del registro de autoridad o número normalizado http://scigraph.springernature.com/things/product-market-codes/H53003
9 (RLIN) 547589
653 #0 - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado Psychiatry.
653 #0 - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado Big data.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Passos, Ives Cavalcante.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Mwangi, Benson.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kapczinski, Flávio.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 106937
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030035525
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030035549
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-03553-2
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Valencia)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Tipo de materia E-book
Catalogador CRISTINA POLO
Existencias
Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Tipo de adquisición Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias de la Salud Acceso electrónico Valencia Digital Valencia Digital Acceso Electrónico (UEV) 14/07/2020 En línea   RC454 .P47 2019EB 14/07/2020   14/07/2020 LIBRO-E NO PRÉSTAMO