Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Dimensionality reduction: a challenge to modelling in small cohorts on ECMO support |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Dimensionality reduction: a challenge to modelling in small cohorts on ECMO support |
| Campo principale della ricerca | Medical sciences |
| Sottocampo della ricerca | Medicine |
| Settore Concorsuale | 06 - Scienze mediche |
| S.S.D | MED/01 - STATISTICA MEDICA |
| Descrizione sintetica in italiano | La corrispondenza del propensity score è un metodo statistico che viene spesso utilizzato per fare inferenza sugli effetti del trattamento in studi osservazionali. Negli ultimi anni, è stato ampiamente utilizzato questa tecnica nella letteratura della chirurgia cardiotoracica per valutare i potenziali benefici di nuove terapie o procedure chirurgiche. Inoltre, la misurazione accurata dei risultati chirurgici è altamente auspicabile per ottimizzare le prese di decisione in ambito chirurgico. Un elemento importante del processo decisionale chirurgico è l'identificazione della coorte di pazienti che trarrà beneficio dalla chirurgia prima dell’intervento. Tecniche di machine learning, che consentono ai computer di imparare dai dati precedenti per fare previsioni accurate su nuovi dati, ben consentono di compiere questo compito |
| Descrizione sintetica in inglese | Propensity score matching is a statistical method that is often used to make inference on the treatment effects in observational studies. In recent years, there has been widespread use of this technique in the cardiothoracic surgery literature to evaluate potential benefits of new surgical therapies or procedures. In addition, accurate measurement of surgical outcomes is highly desirable to optimize surgical decision-making. An important element of surgical decision making is identification of the patient cohort that will benefit from surgery before the intervention. Machine learning techniques, enabling computers to learn from previous data to make accurate predictions on new data, well accomplish this task. |
| Data del bando | 25/05/2021 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://protocollo.unipd.it/albo/viewer |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | I laureati con laurea specialistica/magistrale o vecchio ordinamento in possesso di idoneo e documentato curriculum scientifico-professionale nell’area scientifica connessa all’attività di ricerca oggetto della collaborazione |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Graduates with a master degree having an appropriate and documented professional and scientific curriculum in the related scientific area of research |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) |
La selezione si attua mediante la valutazione comparativa dei titoli, del curriculum scientifico– professionale, della produttività scientifica e di un colloquio. Le domande dei candidati verranno esaminate da una Commissione giudicatrice nominata dal Direttore della struttura e composta da tre membri esperti del settore in cui sarà svolta l’attività di collaborazione, uno dei quali è il Responsabile del Progetto di Ricerca. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) |
The selection committee will rate applicants against the following criteria: Academic Degree, Professional and Scientific CV, Scientific productivity and an interview. Candidates are selected by a comparative evaluation of their qualifications, academic and professional curriculum vitae, publications and an interview. |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco Vascolari e Sanità Pubblica |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Sito web | http://www.dctv.unipd.it |
| ricerca.dctv@unipd.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 10/06/2021 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |