<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Methods of visualizing analytical data on medication intake

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

The paper examines the main methods and tools for visualizing analytical data in web-oriented medication intake monitoring systems. The advantages and disadvantages of various approaches to displaying medical information are analyzed, including time series, interactive dashboards, heat maps, and pie charts. It is shown that effective visualization improves patient adherence to treatment and the quality of clinical decision-making.
У тезах розглянуто основні методи та інструменти візуалізації аналітичних даних у веборієнтованих системах моніторингу прийому лікарських засобів. Проаналізовано переваги та недоліки різних підходів до відображення медичної інформації: часових рядів, інтерактивних дашбордів, теплових карт та кругових діаграм. Показано, що ефективна візуалізація підвищує прихильність пацієнтів до лікування та якість прийняття клінічних рішень.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Ковальчук І. С., Рейда О. М. Methods of visualizing analytical data on medication intake // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29808.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (6)

  1. and integrate predictive analytics to proactively identify adherence risks. Implementation of these methods is expected to enhance treatment outcomes and support evidence-based clinical decision-making. REFERENCES
  2. Vrijens B., De Geest S., Hughes D. A. et al. A new taxonomy for describing and defining adherence to medications. Br J Clin Pharmacol. 2012. Vol. 73(5). P. 691–705.
  3. Turland J., Byng R., Chenoweth L. et al. Designing digital dashboards for clinical monitoring: a systematic review. J Med Syst. 2020. Vol. 44(2). Art. 34.
  4. Aigner W., Miksch S., Schumann H., Tominski C. Visualization of Time-Oriented Data. London: Springer, 2011. 286 p.
  5. Plaisant C. The challenge of information visualization evaluation. Proc. AVI. 2004. P. 109–116.
  6. Dilla T., Valladares A., Pellise M. et al. Calendar visualizations improve medication adherence self-monitoring in chronic patients. Patient Prefer Adherence. 2018. Vol. 12. P. 2305–2314.