Рецепты блюд с треской от шеф-повара Ильи Лазерсона
Суп с красной фасолью
лук репчатый красный —
1 шт.
помидоры черри —
100 г
перец болгарский —
1 шт.
лук-порей —
1 шт.
стебель сельдерея —
2 шт.
морковь —
1 шт.
паста томатная —
1 ч. л.
фасоль красная консервированная —
400 г
масло растительное
паприка сладкая молотая
травы итальянские
зелень
Борщ с индейкой
голень индейки —
1 шт.
грудка индейки —
1 шт.
морковь —
2 шт.
лук репчатый —
2 шт.
лавровый лист
душистый перец горошек
петрушка
капуста белокочанная —
200 г
свекла —
700 г
масло растительное
паста томатная —
2 ст. л.
сок лимонный
чеснок —
3 зубчика
перец свежемолотый
Рыбная солянка
огурцы соленые
паста томатная
лук репчатый
масло растительное
каперсы
оливки
Рамен
помидоры черри —
5 шт.
кунжут —
1 щепотка
лапша яичная —
1
шампиньоны —
3 шт.
перец болгарский —
2 стенки
филе куриное
масло растительное —
1 ст. л.
петрушка
яйцо —
1 шт.
уксус —
1 ч. л.
вода —
1 л
мисо паста —
1 ст. л.
соус соевый —
1 ст. л.
Томатный суп с беконом
лук репчатый —
1 шт.
масло растительное
кетчуп —
2 ст. л.
томаты в собственном соку —
400 г
перец свежемолотый
соус чесночный
петрушка
Запеканка из ТРЕСКИ с КАРТОШКОЙ и ГРИБАМИ (Треска «Нельсон») / Илья Лазерсон / Обед безбрачия
Обед безбрачия / Треска «Нельсон» / Мастер-класс шеф-повара Ильи Лазерсона / Пошаговый рецепт /
Запеканка из трески с картошкой и грибами (Треска «Нельсон»):
треска 700 — 800 г (в данном случае хвостовой части), чтобы вышло 500 г филе
растительное масло
сливочное масло 20 г
мука для панировки
сахар 1 щепотка
сыр чеддер (можно заменить любым нейтральным по вкусу сыром средней твердости, например Масдамер или Гауда 150 г
зелень петрушки 4 — 5 веточек
Для соуса:
сухие грибы (смесь подосиновиков, подберёзовиков и белых) 1 стакан
лук репчатый 1/2 средней луковицы
сливочное масло 30 г
растительное масло
мука 2 ст. ложки
сметана 1/2 стакана
Готовим грибной соус:
В кастрюлю налить пол литра воды, отправить в неё сухие грибы, и поставить на огонь.
После закипания варить на минимальном огне 10 — 15 минут.
затем откинуть грибы на сито, бульон слить в стакан.
Грибы промыть холодной водой, чтобы удалить возможно оставшийся песок, к к тому же это их остудит.
Теперь грибы можно нарубить ножом не очень мелко, на кусочки размером 2х3 мм.
Лук нарезать соломкой вдоль толщиной 1 мм.
В сковородку налить 2 ст. ложки растительного масла, добавить 20 г сливочного масла.
Когда масло разогреется, отправить в сковородку лук.
Через 3 — 5 минут, когда лук обжарится до лёгкой золотинки, выложить на него грибы, посолить (1 щепотка) и перемешать.
Жарить на минимальном огне 7 — 8 минут.
Затем добавить ещё 10 г сливочного масла и равномерно по всей поверхности посыпать грибы мукой, перемешать.
Мука равномерно сядет на лук и грибы равномерно, без всяких комочков.
Дать «погреться» муке минуты три.
В лесных грибах есть песок, который попадает в бульон.
Грибной бульон был слит в стакан, чтобы песок отстоялся.
Сливаем бульон в сковородку осторожно, чтобы не потревожить песок, который остался на дне.
1/4 часть бульона оставить в стакане, т.к. в ней песок.
Благодаря муке соус начинает густеть, постоянно помешивать.
Посолить.
Добавить сметану, и через 2 — 3 минуты соус готов.
Вымытую картошку очищаем экономкой.
Режем вдоль на широкие пластины толщиной 4 мм, поставив на доске на ребро.
Нарезанные ломтики отправляем обратно в воду, чтобы они не потемнели.
Треску филировать лучше в перчатках.
Рыбу положить на доску хвостовой часть слева.
Срезать острым ножом по направлению к хвосту верхнюю часть филе.
Затем перевернуть её на доске и снять второе филе.
Срезать с филе плавники.
Наконец снять кожу.
Положить филе на кожу, держать хвостовую часть левой рукой.
Срезать филе с кожи, отступив от края 1 см.
Нарезать филе на кусочки 4х3 см.
Рыбу посолить (1 щепотка) и посыпать сахаром минут за десять перед приготовлением.
Либо рыбу можно такое же время выдерживать в воде, в которую добавлены соль и сахар.
Это всегда облагораживает вкус рыбы.
Вторую сковороду ставим на огонь, наливаем 2 ст. ложки растительного масла, добавляем сливочное масло.
Рыбу панируем в муке и выкладываем в сковородку, когда масло разогреется.
Жарим на среднем огне не до зарумянивания, а только до золотистой корочки, затем переворачиваем на другую сторону.
Форму для запекания смазываем грибным соусом, выкладываем слой картофеля.
На картофель выкладываем рыбу, посыпаем её небольшим количеством сыра, натёртого на крупной тёрке.
Сыр будет склеивать слои, что сделает запеканку одним целым.
Посыпать петрушкой.
К треске очень хорошо подходит петрушка!!!
Теперь выложить половину соуса.
Затем выложить второй слой картошки, покрыть её оставшимся грибным соусом, хорошо его распределив.
Здесь важна консистенция соуса, чтобы он не был жидким, и не только проникал внутрь, но и оставался на поверхности.
Сверху посыпаем тонким слоем сыра.
Ставим запекаться в духовку при температуре 180 градусов на 25-35 минут.
Запеканка будет готова тогда, когда будет готова картошка.
Большую тарелку поставить на стол вверх дном, и поставить на неё горячую запеканку.
Илья Лазерсон — в кулинарном шоу на телеканале «Еда ТВ», в своей неповторимой манере рассказывает о тонкостях «холостяцкой кухни». Илья Исаакович Лазерсон — один из ведущих кулинаров России, президент Гильдии шеф-поваров Санкт-Петербурга, автор книг и передач на радио и ТВ Основатель собственной кулинарной школы.
СутьLaserson · GitHub
146 последователиПатч Био
- Нью-Йорк, штат Нью-Йорк
- patch. bio
- Twitter@laserson
Посмотреть профиль на GitHub
- 1 файл
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 0 звезд
лазерсон / test_robot.py
Создано 29 марта 2018 г. 20:31
Захват подсказок вручную с помощью opentrons
Просмотр test_robot.py
Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован не так, как показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Unicode. Узнайте больше о двунаправленных символах Unicode
Показать скрытые символы
от opentrons импортный робот, контейнеры, инструменты | |
robot.connect(robot.get_serial_ports_list()[0]) | |
робот.дом() | |
tiprack200 = container.load(‘tiprack-200ul’, ‘C2’) | |
мусор = container.load(‘точка’, ‘D2’) | |
p200 = инструменты. Пипетка (ось = ‘a’, | |
макс_объем=200, | |
мин_объем=20, |
- 1 файл
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 0 звезд
лазерсон / opentrons_container_fix.py
Последний активный 30 марта 2018 г. 02:23
Исправлена ошибка, из-за которой файл контейнеров переупорядочивался в зависимости от лунок.
Просмотр
Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован не так, как показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Unicode. Узнайте больше о двунаправленных символах Unicode
Показать скрытые символы
импорт json | |
из копии импортировать глубокую копию | |
из продукта импорта itertools | |
из импорта коллекций OrderedDict | |
all_wells = [‘{}{}’. format(r, c) для c в диапазоне (1, 13) для r в ‘ABCDEFGH’] | |
с open(‘_containers_create.json.bak’,’r’) как ip: | |
объект = json.load(ip) |
- 1 файл
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 0 звезд
лазерсон / update_airtable.py
Создано 26 марта 2018 г. 22:46
Обновление записей Airtable из метаданных Excel
Просмотр update_airtable. py
Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован не так, как показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Unicode. Узнайте больше о двунаправленных символах Unicode
Показать скрытые символы
импортировать панд как pd | |
от airtable импортный airtable | |
метаданные = pd.read_table (metadata_path, sep = ‘,’, header = 0, index_col = None) | |
at = airtable. Airtable(base_id, API_key) | |
ibd_records = at.get(‘образец’, filter_by_formula=’И(проект = «cho-ibd», фенотип = «»)’)[‘записи’] | |
для записи в ibd_records: | |
если (metadata.local_sample == запись[‘поля’][‘sample_id’]).sum() != 1: |
- 2 файла
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 1 звезда
лазерсон / README. md
Создано 28 сентября 2017 г. 18:51
Перенос почты из Outlook для Mac в Gmail
Посмотреть README.md
Перетащите нужные сообщения в каталоги (например, в архиве/
).
Преобразование каталога в файл mbox
./eml2mbox.py заархивировано заархивировано.mbox
Следуйте инструкциям здесь, чтобы загрузить через Gmail API
https://github.com/google/import-mailbox-to-gmail
- 1 файл
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 0 звезд
лазерсон / ThrowAway. java
Создано 9 января 2015 г. 22:08
Просмотр ThrowAway.java
Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован не так, как показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Unicode. Узнайте больше о двунаправленных символах Unicode
Показать скрытые символы
пакет com.cloudera.science.throwaway; | |
открытый класс ThrowAway { | |
private String datum = «Привет!»; | |
общедоступный ThrowAway() { } | |
общедоступная строка ответа () { | |
вернуть «До свидания!»; | |
} |
- 2 файла
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 0 звезд
лазерсон / cmds. scala
Создано 14 августа 2014 г. 18:30
Просмотр cmds.scala
Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован не так, как показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Unicode. Узнайте больше о двунаправленных символах Unicode
Показать скрытые символы
импорт org.bdgenomics.formats.avro.AlignmentRecord | |
импорт org.bdgenomics.adam.rdd.ADAMContext._ | |
val bamFile = «/Users/laserson/repos/adam/adam-core/src/test/resources/artificial. sam» | |
val reads = sc.adamLoad[AlignmentRecord, Nothing](bamFile) | |
читает.сначала() | |
/* | |
java.lang.InintegratedClassChangeError: реализация класса | |
в java.lang.ClassLoader.defineClass1 (собственный метод) |
- 1 файл
- 0 вилок
- 0 комментариев
- 0 звезд
лазерсон / суть: 8d03f630ae49c8aee836
Создано 1 августа 2014 г. 01:00
Посмотреть сущность:8d03f630ae49c8aee836
Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован не так, как показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Unicode. Узнайте больше о двунаправленных символах Unicode
Показать скрытые символы
————————————————— ————————— | |
TypeError Traceback (последний последний вызов) | |
| |
6 t = ax. plot(время, события, lw=1, c=random_color()) | |
7 ax.set_yscale(‘журнал’) | |
—-> 8 IPython.core.pylabtools.print_figure(рис) | |
/usr/lib/python2.6/site-packages/IPython/core/pylabtools.pyc в print_figure(fig, fmt) | |
108 ФМТ = ‘png’ | |
109 fig.canvas.print_figure(bytes_io, format=fmt, bbox_inches=’tight’, |
- 1 файл
- 3 вилки
- 0 комментариев
- 6 звезд
лазерсон / test_pyspark. ipynb
Последний активный 21 марта 2018 г. 09:51
Просмотр test_pyspark.ipynb
Извините, что-то пошло не так. Перезагрузить?
К сожалению, мы не можем отобразить этот файл.
К сожалению, этот файл недействителен, поэтому его нельзя отобразить.
- 1 файл
- 2 вилки
- 1 Комментарий
- 3 звезды
лазерсон / gist:1d1185b412b41057810b
Последний активный 29 августа 2015 г. 14:02
Запуск пользовательской сборки Spark в кластере YARN (для PySpark)
Просмотр сущность:1d1185b412b41057810b
Сборка Spark на локальном компьютере (только при использовании PySpark; в противном случае работает удаленный компьютер) (http://spark. apache.org/docs/latest/building-with-maven.html)
экспорт MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -DskipTests чистый пакет
Скопируйте сборку /target/scala-2.10/...jar
в соответствующий каталог на
узел кластера, а также в расположение в HDFS.
- 3 файла
- 2 вилки
- 0 комментариев
- 5 звезд
лазерсон / README.md
Последний активный 25 июля 2016 г. 01:41
Сгенерируйте код FlameGraph для Python, используя plop
Посмотреть README. md
Создайте FlameGraph, чтобы визуализировать, где ваш код тратит свое время.
Требуется Plop и FlameGraph.
Сравнение причин смерти, выявленных с помощью автоматизированной вербальной аутопсии и полной аутопсии среди умерших в больнице третичного уровня в Африке к югу от Сахары
1. Мазерс С.Д., Фат Д.М., Иноуэ М., Рао С., Лопес А.Д. Подсчет погибших и от чего они умерли: оценка глобального статуса данных о причинах смерти. Всемирный орган здравоохранения Быка. 2005;83(03):171–177. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
2. Мониторинг основных событий Махапатра П., Сибуя К., Лопес А. Д. Системы регистрации актов гражданского состояния и статистика естественного движения населения: успехи и упущенные возможности Lancet 2007370(9599):1653–1663. [PubMed] [Google Scholar]
3. Демографическая и социальная статистика Статистического отдела Организации Объединенных Наций [обновлено 20 октября 2020 г. ]. /
4. Открытая рабочая группа Генеральной Ассамблеи ООН. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: ЗОИ; 2014. Предложение открытой рабочей группы по Целям устойчивого развития. [Google Scholar]
5. Организация Объединенных Наций . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: ООН; 2014 г. Путь к достоинству к 2030 г.: искоренение бедности, преобразование всех жизней и защита планеты Обобщающий доклад Генерального секретаря о повестке дня на период после 2015 г.
6. Yokobori Y, Obara H, Sugiura Y, Kitamura T. Пробелы в системах регистрации актов гражданского состояния и статистики естественного движения населения в странах с низким и средним уровнем дохода и роль сектора здравоохранения в улучшении ситуации. Глоб Хелс Мед. 2021;3(04):243–245. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
7. Центральное статистическое управление Замбии. Лусака: Министерство внутренних дел Замбии; 2019. Отчет о естественном движении населения за 2016 год. [Google Scholar]
8. Центральное статистическое управление Замбии. Лусака: Министерство внутренних дел Замбии; 2018. 2015/16 Замбия Образец регистрации актов гражданского состояния с устным отчетом о вскрытии. [Google Scholar]
9. Центр глобальных исследований в области здравоохранения. Что такое вербальная аутопсия? По состоянию на 16 ноября 2021 г.: http://www.cghr.org/projects/million-death-study-project/what-is-verbal-autopsy/
10. Д’Амбруозо Л., Боэрма Т., Байасс П. Доводы в пользу вербальной аутопсии в укреплении систем здравоохранения. Ланцет Глоб Здоровье. 2017;5(01):e20–e21. [PubMed] [Google Scholar]
11. Дуррани М.И.А., Наз Т., Атиф М., Халид Н., Амелио А. Семантическая структура вербальной аутопсии для определения причины материнской смерти. Appl Clin Inform. 2021;12(04):910–923. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
12. Всемирная организация здравоохранения . Женева: ВОЗ; 2007. Стандарты вербальной аутопсии: установление и установление причин смерти. [Академия Google]
13. Баки А. Х., Блэк Р. Э., Арифин С. Э., Хилл К., Митра С. Н., Аль Сабир А. Причины детской смертности в Бангладеш: результаты общенационального устного исследования вскрытия. Всемирный орган здравоохранения Быка. 1998;76(02):161–171. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
14. Индийский совет медицинских исследований. Нью-Дели: ICMR; 2009 г. Исследование причин смерти при устной аутопсии в Индии. [Google Scholar]
15. Дхармаратне С.Д., Джаясурия Р.Л., Перера Б.Ю., Гунесекера Э., Сатхасивайяр А. Возможности и проблемы вербальной аутопсии в национальной системе регистрации смертей в Шри-Ланке: прошлое и будущее. Метр здоровья населения. 2011;9:21. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
16. França E, Campos D, Guimarães MD, Souza MdeF. Использование вербальной аутопсии в национальной информационной системе здравоохранения: влияние расследования неточно определенных причин смерти на пропорциональную смертность из-за травм в небольших муниципалитетах Бразилии. Метр здоровья населения. 2011;9:39. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
17. Дуррани М. И. А., Куреши Н. С., Ахмад Н., Наз Т., Амелио А. Система отчетности по информатике в области здравоохранения для технологически неграмотной рабочей силы, использующей мобильный телефон. Appl Clin Inform. 2019;10(02):348–357. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
18. Miasnikof P, Giannakeas V, Gomes M. Наивные байесовские классификаторы для словесных вскрытий: сравнение с врачебной классификацией для 21 000 смертей детей и взрослых. БМС Мед. 2015;13:286. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
19. Флаксман А. Д., Джозеф Дж. К., Мюррей С. Дж. Л., Райли И. Д., Лопес А. Д. Эффективность InSilicoVA для определения причин смерти при вербальной аутопсии: многоцентровое проверочное исследование с использованием клинических золотые стандарты диагностики. БМС Мед. 2018;16(01):56. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
20. Муртаза С.С., Колпак П., Бенер А. , Джха П. Автоматическая классификация вербальной аутопсии: с использованием ансамблевого метода «один против всех» и наивного байесовского классификатора. Ворота открыты рез. 2019;2:63. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
21. Рабочая группа ВОЗ по вербальной аутопсии . Николс Э. К., Байасс П., Чандрамохан Д. Инструмент вербальной аутопсии ВОЗ 2016 г.: международный стандарт, подходящий для автоматизированного анализа с помощью InterVA, InSilicoVA и Tariff 2.0. ПЛОС Мед. 2018;15(01):e1002486. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
22. Байасс П., Хуссейн-Алхатиб Л., Д’Амбруозо Л. Комплексный подход к обработке данных вербальной аутопсии ВОЗ-2016: модель InterVA-5. БМС Мед. 2019;17(01):102. [Статья бесплатно PMC] [PubMed] [Google Scholar]
23. Phillips-Howard PA, Laserson K F, Amek N. Смертность от неинфекционных заболеваний среди взрослого населения Кении пропорционально увеличивается: данные системы здравоохранения и демографического надзора , 2003-2010 гг. ПЛОС Один. 2014;9(11):e114010. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
24. Godefay H, Kinsman J, Admasu K, Byass P. Может ли инновационный транспорт скорой помощи предотвратить смерть, связанную с беременностью? Годичная оперативная оценка в Эфиопии. Джей Глоб Здоровье. 2016;6(01):10410. [Статья PMC бесплатно] [PubMed] [Google Scholar]
25. Мараба Н., Карат А.С., Маккарти К. Вербальные данные вскрытия о причинах смерти среди взрослых, расследуемых на предмет туберкулеза в Южной Африке. Trans R Soc Trop Med Hyg. 2016;110(09):510–516. [Статья бесплатно PMC] [PubMed] [Google Scholar]
26. Коутс М.М., Каманда М., Кинту А. Сравнение смертности от всех и конкретных причин в зависимости от социально-экономического статуса домохозяйства в семи сетевых системах медицинского и демографического надзора INDEPTH в К югу от Сахары. Глобальное действие по охране здоровья. 2019;12(01):1.608013E6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
27. Дандона Р. , Кумар Г.А., Бхаттачарья Д. Различные модели смертности в возрасте 0–2 дней по сравнению с оставшимся неонатальным периодом: результаты популяционной оценки в индийском штате Бихар. БМС Мед. 2019;17(01):140. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
28. Yokobori Y, Matsuura J, Sugiura Y. Анализ причин смерти среди доставленных умерших в больнице третьего уровня в Лусаке, Республика Замбия, с использованием тарифного метода 2.0 для вербальной аутопсии: перекрестное исследование. Общественное здравоохранение BMC. 2020;20(01):473. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
29. Серина П., Райли И., Стюарт А. Сокращенный инструмент для устной аутопсии для использования в обычных системах наблюдения за смертностью. БМС Мед. 2015;13:302. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
30. Ramroth H, Lorenz E, Rankin J C. Распределение причин смерти с помощью InterVA и кодирование врачей в сельской местности Буркина-Фасо. Троп Мед Int Health. 2012;17(07):904–913. [PubMed] [Google Scholar]
31. Консорциум исследований показателей здоровья населения (PHMRC) . Лозано Р., Фримен М.К., Джеймс С.Л. Эффективность InterVA для определения причин смерти при устном вскрытии: многоцентровое проверочное исследование с использованием золотых стандартов клинической диагностики. Метр здоровья населения. 2011;9:50. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
32. Bauni E, Ndila C, Mochamah G. Валидация подходов заверенной врачом вербальной аутопсии и вероятностного моделирования (InterVA) к интерпретации вербальной аутопсии с использованием больничных причин смерти взрослых. Метр здоровья населения. 2011;9:49. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
33. Tadesse S. Согласие между врачами и моделью InterVA-4 в установлении причин смерти: роль периода припоминания и характеристик, характерных для умершего и респондента. Арка общественного здравоохранения. 2013;71(01):28. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
34. Fantahun M, Fottrell E, Berhane Y, Wall S, Högberg U, Byass P. Оценка нового подхода к интерпретации вербальной аутопсии в сельской эфиопской общине: модель InterVA. Всемирный орган здравоохранения Быка. 2006;84(03):204–210. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
35. Консорциум исследований показателей здоровья населения (PHMRC) . Джеймс С.Л., Флаксман А.Д., Мюррей С.Дж. Эффективность тарифного метода: проверка простого аддитивного алгоритма для анализа вербальных вскрытий. Метр здоровья населения. 2011;9:31. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
36. Центральное статистическое управление Замбии. Лусака: ОГО; 2012. Перепись населения и жилого фонда 2010 года. Аналитический отчет. [Google Scholar]
37. Всемирная организация здравоохранения Статистика и информационная система здравоохранения. Стандарты вербальной аутопсии: установление и установление причины смертиИнструмент вербальной аутопсии ВОЗ, 2016 г. 2020. По состоянию на 19 февраля 2020 г. по адресу: https://score.tools.who.int/tools/count-births-deaths-and-causes-of-death/tool/verbal-autopsy-standards-the-2016-who. -вербальный-вскрытие-инструмент-23/
38. Open Data Kit Собирайте данные где угодно. Доступ 19 февраля 2020 г. по адресу: https://getodk.org/#features
39. Byass P, Huong D L, Minh H V. Вероятностный подход к интерпретации словесных вскрытий: методология и предварительная проверка во Вьетнаме. Приложение Scand J Public Health Suppl. 2003; 62:32–37. [PubMed] [Google Scholar]
40. Байасс П., Чандрамохан Д., Кларк С. Дж. Усиление стандартизированной интерпретации данных вербальной аутопсии: новый инструмент InterVA-4. Глобальное действие по охране здоровья. 2012; 5:1–8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
41. Byass P, Fottrell E, Dao L H. Уточнение вероятностной модели для интерпретации данных словесной аутопсии. Scand J Общественное здравоохранение. 2006;34(01):26–31. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
42. Tensou B, Araya T, Telake DS. Оценка модели InterVA для определения смертности от СПИДа по результатам устных вскрытий среди взрослого населения Аддис-Абебы. Троп Мед Int Health. 2010;15(05):547–553. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
43. McHugh M L. Надежность интеррейтера: статистика каппа. Biochem Med (Загреб) 2012;22(03):276–282. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
44. Версия МКБ-10 ВОЗ: 2019 г. 28 февраля 2021 г. Доступно по адресу: https://icd.who.int/browse10/2019/en
45. McCormick TH, Li ZR, Calvert C, Crampin A C, Kahn K , Кларк С. Дж. Вероятностное определение причины смерти с использованием словесных вскрытий. J Am Stat Assoc. 2016;111(515):1036–1049. [Статья PMC бесплатно] [PubMed] [Google Scholar]
46. Oti S O, Kyobutungi C. Вербальная интерпретация результатов вскрытия: сравнительный анализ модели InterVA по сравнению с обзором врача при определении причин смерти в DSS Найроби. Метр здоровья населения. 2010;8:21. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
47. Десаи Н., Александрович Л., Мясникоф П. Эффективность четырех компьютеризированных методов вербальной аутопсии для определения причины смерти по сравнению с кодированием врачом 24 000 смертей в странах с низким и средним уровнем дохода. БМС Мед. 2014;12:20. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
48. Байасс П., Хербст К., Фоттрелл Э. Сравнение результатов вербальной аутопсии причин смерти, определенных врачебным кодированием и вероятностным моделированием: анализ общественного здравоохранения 54 000 смертей в Африка и Азия. Джей Глоб Здоровье. 2015;5(01):10402. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
49. Велдарегави Б., Мелаку Ю. А., Динант Г. Дж., Спигт М. В какой степени обзор врачей и модель InterVA согласуются при определении причин смерти? Сравнительный анализ смертности в сельской местности Эфиопии. Общественное здравоохранение BMC. 2015;15(01):669. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
50.