UPSI Digital Repository (UDRep)
Start | FAQ | About

QR Code Link :

Type :thesis
Subject :R Medicine
Main Author :Albahri, Ahmed Shihab Ahmed
Title :Fault-tolerant mhealth framework in telemedicine environment for chronic heart disease patients
Place of Production :Tanjong Malim
Publisher :Fakulti Seni, Komputeran dan Industri Kreatif
Year of Publication :2019
Corporate Name :Universiti Pendidikan Sultan Idris
PDF Guest :Click to view PDF file
PDF Full Text :Login required to access this item.

Abstract : Universiti Pendidikan Sultan Idris
This research aimed to improve the fault tolerance of healthcare services provided for Chronic Heart Disease (CHD) patients living in remote areas. A new fault-tolerant mHealth framework was proposed to solve existing problems in healthcare services due to frequent failures in the telemedicine architecture. This study used an experimental research design that was carried out based on two stages. In the first stage, the researcher proposed a new algorithm known as Three-level Localization Triage (3LLT) to exclude the triage process from a medical center (Tier 3) and to overcome alarm failures related to Tier 1. In the second stage, the proposed framework was used to assist the decision maker to make the appropriate hospital selection based on a Multi-Criteria Decision Making technique, namely the Analytic Hierarchy Process (AHP). Two datasets were used comprising a dataset of 572 CHD patients and a dataset of hospitals healthcare services, which were used in the triage stage and in the hospital selection stage, respectively, based on two scenarios. The first scenario involved real high-level services of 12 hospitals located in Baghdad, Iraq, and the second scenario was based on low-level simulated services of 12 hospitals located in Kuala Lumpur, Malaysia. The results showed that the AHP technique was highly effective in solving the failures of healthcare services and the problems related to hospital selection. Moreover, the results showed significant differences in the groups‘ scores, indicating that the ranking results were identical for the three groups. Clearly, such empirical results suggest that the ranking of hospitals cannot be determined in a specific situation with many combined factors that may have a significant impact on the priority setting at the hospital level. For the validation of the framework, the results showed that the ranking results were perfectly identical. The implication of this study is that medical organizations can use the proposed fault-tolerant framework to assign patients to appropriate hospitals that can provide them with prompt, effective healthcare services.

References

A.A Zaidan, B.B Zaidan, Al-Haiqi. A, Kiah M.L.M, Hussain.M, A. . (2014). Evaluation

and selection of opensource EMR software packages. Elsevier, 53, N/A.

 

Acampora, G., Cook, D. J., Rashidi, P., & Vasilakos, A. V. (2013). A survey on ambient intelligence 

  in   healthcare.   Proceedings   of   the   IEEE,   101(12),   2470–2494. 

https://doi.org/10.1109/JPROC.2013.2262913

 

Adibi, S. (2015). A mobile health network disaster management system. In 2015 Seventh International 

Conference on Ubiquitous and Future Networks (pp. 424–428). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/ICUFN.2015.7182579

 

Adunlin, G., Diaby, V., & Xiao, H. (2015). Application of multicriteria decision analysis in health 

care: a systematic review and bibliometric analysis. Health Expectations : An International Journal 

of Public Participation in Health Care and Health Policy, 18(6), 1894–905. 

https://doi.org/10.1111/hex.12287

 

Ahmadi-Javid,  A.,  Seyedi,  P.,  &  Syam,  S.  S.  (2017).  A  survey  of  healthcare  facility 

location.       Computers       and       Operations       Research,       79,       223–263. 

https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.05.018

 

Ahmadi, H., Nilashi, M., & Ibrahim, O. (2014). Organizational decision to adopt hospital 

information  system:  An  empirical  investigation  in  the  case  of  Malaysian  public hospitals. 

   International    Journal    of    Medical    Informatics,    84(3),    166–188. 

https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2014.12.004

 

Ahmed, A., Rebeiro-Hargrave, A., Nohara, Y., Kai, E., Hossein Ripon, Z., & Nakashima,

N.  (2014).  Targeting  morbidity  in  unreached  communities  using  portable  health clinic  

system.  In  IEICE  Transactions  on  Communications  (Vol.  E97–B,  pp.  540– 545). 

https://doi.org/10.1587/transcom.E97.B.540

 

Ahn, J., Heo, J., Lim, S., & Kim, W. (2008). A study on Ubiquitous Healthcare system based on LBS. 

In World Congress on Engineering 2008, Vols I-Ii (Vol. I, pp. 270– 273). IEEE.

 

Akdag,  H.,  Kalayci,  T.,  Karagoz,  S.,  Zulfikar,  H.,  Giz,  D.  (2014).  The  evaluation  of 

hospital  service  quality  by  fuzzy  MCDM,  Applied  Soft  Computing.  Applied  Soft Computing, 

23, 239–248.

 

Akdag,  H.,  Kalayc?,  T.,  Karagöz,  S.,  Zülfikar,  H.,  Giz,  D.,  &  Akdag,  H.,  Kalayci,  T., 

Karagoz, S., Zulfikar, H., Giz, D. (2014). The evaluation of hospital service quality by fuzzy 

MCDM, Applied Soft Computing. Applied Soft Computing, 23, 239–248.

 

Albahri, O. S., Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Hashim, M., Albahri, A. S., & Alsalem, M.

A. (2018). Real-Time Remote Health-Monitoring Systems in a Medical  Centre: A Review  of  the  

Provision  of  Healthcare  Services-Based  Body  Sensor  Information, Open Challenges and 

Methodological Aspects. Journal of Medical Systems, 42(9), 164. 

https://doi.org/10.1007/s10916-018-1006-6

 

Aldlaigan, A. H., & Buttle, F. A. (2002). SYSTRA?SQ: a new measure of bank service quality.  

International  Journal  of  Service  Industry  Management,  13(4),  362–381. 

https://doi.org/10.1108/09564230210445041

 

Ali,  R.,  Siddiqi,  M.  H.,  Idris,  M.,  Ali,  T.,  Hussain,  S.,  Huh,  E.  N.,  …  Lee,  S.  

(2015).GUDM:  Automatic  generation  of  unified  datasets  for  learning  and  reasoning  in

healthcare.             Sensors             (Switzerland),             15(7),             

15772–15798. https://doi.org/10.3390/s150715772

 

Almadani, B., Saeed, B., & Alroubaiy, A. (2016). Healthcare systems integration using Real   Time   

Publish   Subscribe   (RTPS)   middleware.   Computers   and   Electrical Engineering, 50(May), 

67–78. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2015.12.009

 

Alnanih,  R.,  Ormandjieva,  O.,  &  Radhakrishnan,  T.  (2013).  Context-based  and  rule- based 

adaptation of mobile user interfaces in mHealth. Procedia Computer Science, 21, 390–397. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.09.051

 

Ar,  I.  M.,  &  Kurtaran,  A.  (2013).  Evaluating  the  Relative  Efficiency  of  Commercial 

Banks  in  Turkey:  An   Integrated   AHP/DEA   Approach.   International  Business Research, 6(4), 

129. https://doi.org/10.5539/ibr.v6n4p129

 

Armbrust, M., Stoica, I., Zaharia, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A. D., … Rabkin, A. (2010).  

A  view  of  cloud  computing.  Communications  of  the  ACM,  53(4),  50. 

https://doi.org/10.1145/1721654.1721672

 

Aruldoss,  M.  (2013).  A  Survey  on  Multi  Criteria  Decision  Making  Methods  and  Its 

Applications.     American     Journal     of     Information     Systems,     1(1),     31–43. 

https://doi.org/10.12691/ajis-1-1-5

 

Ashour,  O.  M.,  &  Okudan,  G.  E.  (2010).  Fuzzy  AHP  and  utility  theory  based  patient 

sorting    in    emergency    departments.    International    Journal    of    Collaborative 

Enterprise, 1(3/4), 332. https://doi.org/10.1504/IJCENT.2010.038357

 

Auerbach, P. S. (1991). Health and medical aspects of disaster preparedness. Jama (Vol. 265).       

        Springer               Science               &               Business               Media. 

https://doi.org/10.1001/jama.1991.03460180121047

 

Auffray, C., Balling, R., Barroso, I., Bencze, L., Benson, M., Bergeron, J., … Zanetti, G. (2016).  

Making  sense  of  big  data  in  health  research:  Towards  an  EU  action  plan. Genome 

Medicine, 8(1), 1–13. https://doi.org/10.1186/s13073-016-0323-y

 

Australia,  M.  T.  A.  o.  (2012).  (n.d.).  A  telehealth  strategy  for  Australia:  supporting 

patients in the community. Retrieved from San Diego, USA: Australia, M. T. A. o. (2012). A 

Telehealth Strategy for Australia: Supporting Patients in the Community. Retrieved from 

Http://Mtaa.Org.Au/Docs/Position-Papers/Supporting-a-Telehealth- 

Strategyfor-Australia-Release-Version-M.

 

Azeez,  D.,  Ali,  M.  A.  M.,  Gan,  K.  B.,  &  Saiboon,  I.  (2013).  Comparison  of  adaptive 

neuro-fuzzy  inference  system  and  artificial  neutral  networks  model  to  categorize patients  

    in      the      emergency      department.      SpringerPlus,      2(1),      1–10. 

https://doi.org/10.1186/2193-1801-2-416

 

Azeredo,  T.  R.  M.,  Guedes,  H.  M.,  Rebelo  de  Almeida,  R.  A.,  Chianca,  T.  C.  M.,  & 

Martins,  J.  C.  A.  (2015).  Efficacy  of  the  manchester  triage  system:  A  systematic 

review.          International          Emergency          Nursing,          23(2),          47–52. 

https://doi.org/10.1016/j.ienj.2014.06.001

 

Baehr, D., McKinney, S., Quirk, A., & Harfoush, K. (2014). On the practicality of elliptic curve  

cryptography  for  medical  sensor  networks.   In  2014  11th  Annual  High Capacity  Optical  

Networks  and  Emerging/Enabling  Technologies  (Photonics  for Energy),             HONET-PfE      

       2014             (pp.             41–45).             IEEE.

https://doi.org/10.1109/HONET.2014.7029358

 

Baig,  M.  M.,  &  Gholamhosseini,  H.  (2013).  Smart  health  monitoring  systems:  An

overview    of    design    and    modeling.    Journal    of    Medical    Systems,    37(2). 

https://doi.org/10.1007/s10916-012-9898-z

 

Baltussen, R., & Niessen, L. (2006). Priority setting of health interventions: The need for 

multi-criteria  decision  analysis.  Cost  Effectiveness  and  Resource  Allocation,  4(1), 14. 

https://doi.org/10.1186/1478-7547-4-14

 

Barbera,  Joseph  A.,  A.  G.  M.  (2004).  Medical  Surge  Capacity  and  Capability :  A 

Management System for Integrating Medical and Health Resources During Large- Scale   Emergencies.   

Department   of   Health   and   Human   Services.The   CNA Corporation. Washington, DC: US 

Department of Health and Human Services.

 

Barrios, M. A. O., De Felice, F., Negrete, K. P., Romero, B. A., Arenas, A. Y., & Petrillo,

A.  (2016).  An  AHP-Topsis  Integrated  Model  for  Selecting  the  Most  Appropriate Tomography   

Equipment.   International   Journal   of   Information   Technology   & Decision Making, 15(04), 

861–885. https://doi.org/10.1142/S021962201640006X

 

Barsan, W. G., Brott, T. G., Broderick, J. P., Haley, E. C., Levy, D. E., & Marler, J. R. (1993).  

Time  of  Hospital  Presentation  in  Patients  With  Acute  Stroke.  Archives  of Internal         

                Medicine,                         153(22),                         2558–2561. 

https://doi.org/10.1001/archinte.1993.00410220058006

 

Bashshur, R. L., Shannon, G. W., Smith, B. R., Alverson, D. C., Antoniotti, N., Barsan,

W.  G.,  …  Yellowlees,  P.  (2014).  The  Empirical  Foundations  of  Telemedicine Interventions 

for Chronic Disease Management. Telemedicine and E-Health, 20(9), 769–800. 

https://doi.org/10.1089/tmj.2014.9981

 

Beck,  C.,  &  Georgiou,  J.  (2016).  A  wearable,  multimodal,  vitals  acquisition  unit  for 

intelligent field triage. Proceedings - IEEE International Symposium on Circuits and Systems, 

2016–July(3), 1530–1533. https://doi.org/10.1109/ISCAS.2016.7538853

 

Beikkhakhian,  Y.,  Javanmardi,  M.,  Karbasian,  M.,  &  Khayambashi,  B.  (2015).  The 

application of ISM model in evaluating agile suppliers selection criteria and ranking suppliers  

using  fuzzy  TOPSIS-AHP  methods.  Expert  Systems  with  Applications, 42(15–16), 6224–6236. 

https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.02.035

 

Bellod Cisneros, J. L., & Lund, O. (2017). KmerFinderJS: A Client-Server Method For Fast Species 

Typing Of Bacteria Over Slow Internet Connections. Doi.Org, 145284. https://doi.org/10.1101/145284

 

Ben  Elhadj,  H.,  Elias,  J.,  Chaari,  L.,  &  Kamoun,  L.  (2016).  Multi-Attribute  Decision 

Making   Handover   Algorithm   for   Wireless   Body   Area   Networks.   Computer Communications, 

81, 97–108. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2016.01.007

 

Ben  Othman,  S.,  Zgaya,  H.,  Hammadi,  S.,  Quilliot,  A.,  Martinot,  A.,  & Renard,  J.  M. 

(2016).   Agents   endowed   with   uncertainty   management   behaviors   to   solve   a 

multiskill healthcare task scheduling. Journal of Biomedical Informatics, 64, 25–43. 

https://doi.org/10.1016/j.jbi.2016.08.011

 

Benmansour, T., Ahmed, T., & Moussaoui, S. (2016). Performance Evaluation of IEEE

802.15.6 MAC in Monitoring of a Cardiac Patient. In 2016 IEEE 41st Conference on  Local  Computer  

Networks  Workshops  (LCN  Workshops)  (pp.  241–247).  IEEE. https://doi.org/10.1109/LCN.2016.054

 

Beratarrechea, A., Lee, A. G., Willner, J. M., Jahangir, E., Ciapponi, A., & Rubinstein,

A.   (2014).   The   Impact   of   Mobile   Health   Interventions   on   Chronic   Disease

Outcomes  in  Developing  Countries:  A  Systematic  Review.  Telemedicine  and  E-

Health, 20(1), 75–82. https://doi.org/10.1089/tmj.2012.0328

 

Berglas, N. F., Battistelli, M. F., Nicholson, W. K., Sobota, M., Urman, R. D., & Roberts,

S.  C.  M.  (2018).  The  effect  of  facility  characteristics  on  patient  safety,  patient 

experience,   and   service   availability   for   procedures   in   non-hospital-affiliated 

outpatient settings: A systematic review. PloS One, 13(1), e0190975.

 

Bernocchi,  P.,  Scalvini,  S.,  Tridico,  C.,  Borghi,  G.,  Zanaboni,  P.,  Masella,  C.,  … 

Marzegalli, M. (2012). Healthcare continuity from hospital to territory in Lombardy: TELEMACO 

project. American Journal of Managed Care, 18(3), 101–108.

 

Besaleva,  L.  I.,  &  Weaver,  A.  C.  (2013).  Mobile  Electronic  Triaging  for  Emergency 

Response  Information.  2013  IEEE/ACM  International  Conference  on  Advances  in Social          

  Networks            Analysis            and            Mining,            1092–1093. 

https://doi.org/10.1197/aemj.9.3.255.

 

Besaleva,   L.   I.,   &   Weaver,   A.   C.   (2014).   CrowdHelp:   M-Health   application   for 

emergency   response   improvement   through   crowdsourced   and   sensor-detected information.  

In  2014  Wireless  Telecommunications  Symposium  (pp.  1–5).  New York, New York, USA: IEEE. 

https://doi.org/10.1109/WTS.2014.6835005

 

Bharatula, S., & Meenakshi, M. (2016). Design of Cognitive Radio Network for Hospital Management   

System.   Wireless   Personal   Communications,   90(2),   1021–1038. 

https://doi.org/10.1007/s11277-016-3280-2

 

Bicen, A. O., & Akan, O. B. (2011). Reliability and congestion control in cognitive radio sensor    

     networks.         Ad         Hoc         Networks,         9(7),         1154–1164. 

https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2011.01.004

 

Boatin, A. A., Wylie, B. J., Goldfarb, I., Azevedo, R., Pittel, E., Ng, C., & Haberer, J. E. 

(2016).  Wireless  Vital  Sign  Monitoring  in  Pregnant  Women:  A  Functionality and 

Acceptability      Study.      Telemedicine      and      E-Health,      22(7),      564–571. 

https://doi.org/10.1089/tmj.2015.0173

 

Bouakaz, S., Vacher, M., Bobillier Chaumon, M. E., Aman, F., Bekkadja, S., Portet, F.,

…  Chevalier,  T.  (2014).  CIRDO:  Smart  companion  for  helping  elderly  to  live  at home for 

longer. Irbm, 35(2), 100–108. https://doi.org/10.1016/j.irbm.2014.02.011

 

Boursalie,  O.,  Samavi,  R.,  &  Doyle,  T.  E.  (2015).  M4CVD:  Mobile  machine  learning model 

for monitoring cardiovascular disease.  In  Procedia Computer Science (Vol. 63, pp. 384–391). 

Elsevier Ireland Ltd. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.357

 

Bradai,  N.,  Chaari  Fourati,  L.,  &  Kamoun,  L.  (2015).  WBAN  data  scheduling  and 

aggregation  under  WBAN/WLAN  healthcare  network.  Ad  Hoc Networks,  25(PA), 251–262. 

https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2014.10.017

 

Bradai,  N.,  Charfi,  E.,  Fourati,  L.  C.,  &  Kamoun,  L.  (2016).  Priority  consideration  in 

inter-WBAN data scheduling and aggregation for monitoring systems. Transactions on       Emerging   

    Telecommunications       Technologies,       27(4),       589–600. 

https://doi.org/10.1002/ett.2995

 

Bresó, A., Martínez-miranda, J., Fuster-, E., & García-gómez, J. M. (2015). Author ‘ s Accepted 

Manuscript A Novel Approach to Improve the Planning of Adaptive and Interactive  Sessions  for  the 

 treatment  of  Major  Depression  Reference :  Journal  of Human Computer Studies, 87, 80–91. 

https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2015.11.003

 

Brunetti, N. D., De Gennaro, L., Dellegrottaglie, G., Di Giuseppe, G., Antonelli, G., & Di

Biase,  M.  (2014).  All  for  one,  one  for  all:  Remote  telemedicine  hub  pre-hospital

triage  for  public  Emergency  Medical  Service  1-1-8  in  a  regional  network  for

primary  PCI  in  Apulia,  Italy.  European  Research  in  Telemedicine,  3(1),  9–15. 

https://doi.org/10.1016/j.eurtel.2013.11.001

 

Brunetti, N. D., Scalvini, S., Acquistapace, F., Parati, G., Volterrani, M., Fedele, F., & 

Molinari,  G.  (2016).  Corrigendum  to  ?Telemedicine  for  cardiovascular  disease continuum: A 

position paper from the Italian Society of Cardiology Working Group on   Telecardiology   and   

Informatics?   [Int   J   Cardiol   184   (2015)   452-458]. International             Journal      

       of             Cardiology,             215,             546.

https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2016.04.160

 

Buchmueller,  T.  C.,  Jacobson,  M.,  &  Wold,  C.  (2006).  How  far  to  the  hospital?.  The 

effect  of  hospital  closures  on  access  to  care.  Journal  of  Health  Economics,  25(4), 

740–761. https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2005.10.006

 

Busse, R., Schreyögg, J., & Smith, P. C. (2008). Variability in healthcare treatment costs amongst  

 nine   eu   countries   -   Results   from   the   healthbasket   project.   Health Economics, 

17(SUPPL. 1), S1–S8. https://doi.org/10.1002/hec.1330

 

Çali?kan,  H.  (2013).  Selection  of  boron  based  tribological  hard  coatings  using  multi- 

criteria    decision    making    methods.    Materials    and    Design,    50,    742–749. 

https://doi.org/10.1016/j.matdes.2013.03.059

 

Calyam, P., Mishra, A., Antequera, R. B., Chemodanov, D., Berryman, A., Zhu, K., … Skubic,  M.  

(2016).  Synchronous  Big  Data  analytics  for  personalized  and  remote physical      therapy.   

   Pervasive      and      Mobile      Computing,      28,      3–20. 

https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2015.09.004

 

Cardellini, V., Colajanni, M., & Yu, P. S. (1999). Dynamic load balancing on web-server systems.    

         IEEE             Internet             Computing,             3(3),             28–39. 

https://doi.org/10.1109/4236.769420

 

Cassar, K., Godden, D. J., & Duncan, J. L. (2001). Community mortality after ruptured abdominal  

aortic  aneurysm  is  unrelated  to  the  distance  from  the  surgical  centre. British   Journal  

 of   Surgery,   88(10),   1341–1343.   https://doi.org/10.1046/j.0007- 1323.2001.01877.x

Chakraborty, S., Ghosh, S. K., Jamthe, A., & Agrawala, D. P. (2013). Detecting mobility for 

monitoring patients with Parkinson‘s disease at home using RSSI in a wireless sensor        

network.        Procedia        Computer        Science,        19,        956–961. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.06.132

 

Chan, M., Estève, D., Fourniols, J. Y., Escriba, C., & Campo, E. (2012). Smart wearable systems:  

Current  status  and  future  challenges.  Artificial  Intelligence  in  Medicine, 56(3), 137–156. 

https://doi.org/10.1016/j.artmed.2012.09.003

 

Chang,  M.-Y.,  Pang,  C.,  Michael  Tarn,  J.,  Liu,  T.-S.,  & Yen,  D.  C.  (2015).  Exploring 

user acceptance of an e-hospital service: An empirical study in Taiwan.  Computer Standards & 

Interfaces, 38, 35–43. https://doi.org/10.1016/j.csi.2014.08.004

 

Chen, S.-J., & Hwang, C.-L. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods. In    Fuzzy   

 multiple    attribute    decision    making    (pp.    289–486).    Springer. 

https://doi.org/10.1007/978-3-642-46768-4_5

 

Chiang,  H.  P.,  Lai,  C.  F.,  &  Huang,  Y.  M.  (2014).  A  green  cloud-assisted  health

monitoring service on wireless body area networks. Information Sciences, 284, 118–

129. https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.07.013

 

Chowdhury,  M.,  Mciver,  W.,  &  Light,  J.  (2012).  Data  association  in  remote  health

monitoring     systems.     IEEE     Communications     Magazine,     50(6),     144–149. 

https://doi.org/10.1109/MCOM.2012.6211499

 

Christensen, D., Jensen, N. M., Maaløe, R., Rudolph, S. S., Belhage, B.,  & Perrild, H. (2011a). 

Low compliance with a validated system for emergency department triage. Danish         Medical      

   Bulletin,         58(6),         A4294.         Retrieved         from 

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21651880

 

Christensen, D., Jensen, N. M., Maaløe, R., Rudolph, S. S., Belhage, B.,  & Perrild, H. (2011b). 

Nurse-administered early warning score system can be used for emergency department        triage.   

     Danish        Medical        Bulletin,        58(6),        A4221. https://doi.org/DMBA4221 

[pii]

 

Clark,  R.  A.,  Inglis,  S.  C.,  McAlister,  F.  A.,  Cleland,  J.  G.  F.,  &  Stewart,  S.  

(2007). Telemonitoring  or   structured   telephone   support   programmes   for  patients   with 

chronic heart failure: Systematic review and meta-analysis. British Medical Journal, 334(7600), 

942–945. https://doi.org/10.1136/bmj.39156.536968.55

 

Clohessy,  S.,  &  Ehlers,  A.  (1999).  PTSD  symptoms  and  coping  in  ambulance  service 

workers. British Journal of Clinical Psychology, 38(3), 32.

 

Cox, I., Roberts, L., & Stevens, S. (2002). How can we improve patient care? Community Eye Health / 

International Centre for Eye Health, 15(41), 1–3.

 

De  Backere,  F.,  Bonte,  P.,  Verstichel,  S.,  Ongenae,  F.,  &  De  Turck,  F.  (2017).  The 

OCarePlatform:  A  context-aware  system  to  support  independent  living.  Computer Methods       

  and         Programs         in         Biomedicine,         140,         111–120. 

https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2016.11.008

 

De La Piedra, A., Braeken, A., Touhafi, A., & Wouters, K. (2013). Secure event logging in sensor 

networks. Computers and Mathematics with Applications, 65(5), 762–773. 

https://doi.org/10.1016/j.camwa.2012.06.019

 

De  Silva,  A.  H.  T.  E.  H.  T.  E.,  Sampath,  W.  H.  P.  H.  P.,  Sameera,  N.  H.  L.  H.  

L.,

Amarasinghe,  Y.  W.  R.  W.  R.,  &  Mitani,  A.  (2018).  Development  of  a  novel telecare  

system,  integrated  with  plantar  pressure  measurement  system.  Informatics in Medicine 

Unlocked, 12, 98–105. https://doi.org/10.1016/j.imu.2018.07.001

 

De  Souza,  V.  C.,  &  Strachan,  D.  P.  (2005).  Relationship  between  travel  time  to  the 

nearest  hospital  and  survival  from  ruptured  abdominal  aortic  aneurysms:  Record linkage     

  study.       Journal       of       Public       Health,       27(2),       165–170. 

https://doi.org/10.1093/pubmed/fdi001

 

Derlet,  R.  W.,  Kinser,  D.,  Ray,  L.,  Hamilton,  B.,  &  McKenzie,  J.  (1995).  Prospective 

Identification   and   Triage   of   Nonemergency   Patients   Out   of   an   Emergency 

Department:  A  5-Year  Study.  Annals  of  Emergency  Medicine,  25(2),  215–223. 

https://doi.org/10.1016/S0196-0644(95)70327-6

 

Diaby, V., Campbell, K., & Goeree, R. (2013). Multi-criteria decision analysis (MCDA) in health 

care: A bibliometric analysis. Operations Research for Health Care, 2(1– 2), 20–24. 

https://doi.org/10.1016/j.orhc.2013.03.001

 

Diallo,  O.,  Rodrigues,  J.  J.  P.  C.,  &  Sene,  M.  (2012).  Real-time  data  management  on 

wireless sensor networks: A survey. Journal of Network and Computer Applications,

35(3), 1013–1021. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2011.12.006

 

Dolan, J. G., Boohaker, E., Allison, J., & Imperiale, T. F. (2013). Patients‘ preferences

and  priorities  regarding  colorectal  cancer  screening.  Medical  Decision  Making, 33(1), 

59–70. https://doi.org/10.1177/0272989X12453502

 

Dong, J., & Yang, G.-H. (2015). Reliable State Feedback Control of T–S Fuzzy Systems With   Sensor  

 Faults.   IEEE   Transactions   on   Fuzzy   Systems,   23(2),   421–433. 

https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2014.2315298

 

Doumbouya,   M.   B.,   Kamsu-Foguem,   B.,   Kenfack,   H.,   &   Foguem,   C.   (2014). 

Telemedicine  using  mobile  telecommunication:  Towards  syntactic  interoperability in       

teleexpertise.       Telematics       and       Informatics,       31(4),       648–659. 

https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.01.003

 

Doumbouya,   M.   B.,   Kamsu-Foguem,   B.,   Kenfack,   H.,   &  Foguem,   C.   (2015).   A 

framework for decision making on teleexpertise with traceability of the reasoning. Irbm, 36(1), 

40–51. https://doi.org/10.1016/j.irbm.2014.09.002

 

Duke, J. M., & Aull-hyde, R. (2002). Identifying public preferences for land preservation using the 

analytic hierarchy process. Ecological Economics, 42(1), 131–145.

 

Duong-Ba,  T.,  Nguyen,  T.,  Bose,  B.,  &  Tran,  D.  A.  (2014).  Distributed  client-server 

assignment for online social network applications. IEEE Transactions on Emerging Topics in 

Computing, 2(4), 422–435. https://doi.org/10.1109/TETC.2014.2358801

 

Durisko, C., McCue, M., Doyle, P. J., Dickey, M. W., & Fiez, J. A. (2016). A Flexible and  

Integrated  System  for  the  Remote  Acquisition  of  Neuropsychological  Data  in Stroke      

Research.      Telemedicine      and      E-Health,      22(12),      1032–1040. 

https://doi.org/10.1089/tmj.2015.0235

 

Elhadj, H. Ben, Elias, J., Chaari, L., & Kamoun, L. (2015). A Priority based Cross Layer Routing    

Protocol    for    healthcare    applications.     Ad    Hoc    Networks,    42. 

https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.adhoc.2015.10.007

 

Faiola, A., & Holden, R. J. (2017). Consumer Health Informatics: Empowering Healthy- Living-Seekers 

 Through  mHealth.  Progress  in  Cardiovascular  Diseases,  59(5), 479–486. 

https://doi.org/10.1016/j.pcad.2016.12.006

 

Fan,  X.,  Du,  F.,  Guo,  J.,  &  Zhang,  J.  (2014).  Energy  independent  clustering  routing 

algorithm  for  wireless  sensor  networks.  11th  International  Conference  on  Fuzzy Systems and 

Knowledge Discovery. https://doi.org/10.1109/FSKD.2014.6980948

 

Farrohknia,  N.,  Castrén,  M.,  Ehrenberg,  A.,  Lind,  L.,  Oredsson,  S.,  Jonsson,  H.,  … 

Göransson,   K.   E.   (2011).   Emergency   Department   Triage   Scales   and   Their Components: 

  A   Systematic   Review   of   the   Scientific   Evidence.   Scandinavian Journal    of    

Trauma,    Resuscitation    and    Emergency    Medicine,    19(1),    42. 

https://doi.org/10.1186/1757-7241-19-42

 

Faulin, J., Juan, A. A., Grasman, S. E., & Fry, M. J. (2012). Decision Making in Service 

Industries: A Practical Approach. CRC Press.

 

Fezari,  M.,  Rasras,  R.,  &  Emary,  I.  M.  M.  E.  (2015).  Ambulatory  Health  Monitoring 

System Using Wireless Sensors Node. Procedia Computer Science, 65(Iccmit), 86– 94. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.09.082

 

Figueredo, M. V. M., & Dias, J. S. (2004). Mobile Telemedicine System for Home Care and Patient 

Monitoring. Engineering in Medicine and Biology Society, 2004. IEMBS

?04.    26th    Annual    International    Conference    of    the    IEEE,    2,    3387–3390.

https://doi.org/10.1109/iembs.2004.1403951

 

Fitzgerald,  J.  D.,  Soohoo,  N.  F.,  Losina,  E.,  &  Katz,  J.  N.  (2012).  Potential  impact  

on

patient  residence  to  hospital  travel  distance  and  access  to  care  under  a  policy  of 

preferential referral to high-volume knee replacement hospitals. Arthritis Care and Research, 

64(6), 890–897. https://doi.org/10.1002/acr.21611

 

Fourati,  H.,  Idoudi,  H.,  Val,  T.,  Van  Den  Bossche,  A.,  &  Saidane,  L.  A.  (2016). 

Performance   evaluation   of   IEEE   802.15.6   CSMA/CA-based   CANet   WBAN. Proceedings  of  

IEEE/ACS  International  Conference  on  Computer  Systems  and Applications, AICCSA. 

https://doi.org/10.1109/AICCSA.2015.7507181

 

Fraile,  J.  A.,  Bajo,  J.,  Corchado,  J.  M.,  &  Abraham,  A.  (2010).  Applying  wearable 

solutions    in    dependent    environments.    IEEE    Transactions    on    Information 

Technology                in                Biomedicine,                14(6),                

1459–1467. https://doi.org/10.1109/TITB.2010.2053849

 

Fratini,  A.,  &  Caleffi,  M.  (2014).  Medical  emergency  alarm  dissemination  in  urban 

environments.         Telematics         and         Informatics,         31(3),         511–517. 

https://doi.org/10.1016/j.tele.2013.11.007

 

Frcpc, R. B., John, S., Brunswick, N., Rn, L. J., Bn, N. S., Msa, R. N., … Ontario, L. (1998). 

Implementation Guidelines for The Canadian Emergency Department Triage &  Acuity  Scale  (  CTAS  

).  Canadian  ED  Triage  &  Acuity  Scale.  Canadian  ED Triage & Acuity Scale, 32.

 

Gambhir,   S.   (2016).   DWBAN :   Dynamic   Priority   based   WBAN   Architecture   for 

Healthcare   System.   2016   3rd   International   Conference   on   Computing   for Sustainable 

Global Development (INDIACom), 0–6.

 

Ganapathy,  K.,  Priya,  B.,  Priya,  B.,  Dhivya,  A.,  Prashanth,  V.,  &  Vaidehi,  V.  (2013). 

SOA  framework  for  geriatric  remote  health  care  using  wireless  sensor  network. Procedia    

          Computer              Science,              19(Fams),              1012–1019. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.06.141

 

Ganapathy,  K.,  Vaidehi,  V.,  Kannan,  B.,  &  Murugan,  H.  (2014).  Hierarchical  Particle 

Swarm Optimization with Ortho-Cyclic Circles.  Expert Systems with Applications, 41(7), 3460–3476. 

https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.10.050

 

Ganz, A., Schafer, J. M., Tang, J., Yang, Z., Yi, J., & Ciottone, G. (2015). Urban Search and 

Rescue Situational Awareness using DIORAMA Disaster Management System. Procedia Engineering, 107, 

349–356. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.06.091

 

Gao, T., Massey, T., Selavo, L., Crawford, D., Chen, B. R., Lorincz, K., … Welsh, M. (2007).  The  

advanced  health  and  disaster  aid  network:  A  light-weight  wireless medical system for tiage. 

IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 1(3), 203–216. 

https://doi.org/10.1109/TBCAS.2007.910901

 

Gaynor, M., & Waterman, J. (2016). Design framework for sensors and RFID tags with healthcare    

applications.    Health    Policy    and    Technology,    5(4),    357–369. 

https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2016.07.007

 

Gbanie,  S.  P.,  Tengbe,  P.  B.,  Momoh,  J.  S.,  Medo,  J.,  &  Kabba,  V.  T.  S.  (2013). 

Modelling landfill location using Geographic Information Systems (GIS) and Multi- Criteria Decision 

Analysis (MCDA): Case study Bo, Southern Sierra Leone. Applied Geography, 36(January), 3–12. 

https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2012.06.013

 

Gehr,  C.  R.,  Von  Behren,  P.  D.,  Williams,  M.  P.,  &  Wood,  R.  B.  (1998,  October).

Dynamic  server  switching  for  maximum  server  availability  and  load  balancing.

Google Patents.

 

Georgopoulos,  V.  C.,  &  Stylios,  C.  D.  (2013).  Fuzziness  and  Medicine:  Philosophical

Reflections  and  Application  Systems  in  Health  Care.  In  R.  Seising  &  M.  E. Tabacchi 

(Eds.), Fuzziness and Medicine: Philosophical Reflections and Application Systems in Health Care 

(Vol. 302, pp. 415–436). Berlin: Springer Berlin Heidelberg. 

https://doi.org/10.1007/978-3-642-36527-0

 

Ghanavati, S., Abawaji, J., & Izadi, D. (2015). A Congestion Control Scheme Based on Fuzzy  Logic  

in  Wireless  Body  Area  Networks.  In  2015  IEEE  14th  International Symposium   on   Network   

Computing   and   Applications   (pp.   235–242).   IEEE. https://doi.org/10.1109/NCA.2015.38

 

Ghanavati,  S.,  Abawajy,  J.,  &  Izadi,  D.  (2016).  ECG  rate  control  scheme  in  pervasive 

health  care  monitoring  system.  In  2016  IEEE  International  Conference  on  Fuzzy Systems   

(FUZZ-IEEE)   (pp.   2265–2270).   IEEE.   https://doi.org/10.1109/FUZZ- IEEE.2016.7737975

 

Godfrey,  B.,    et  al.  (2000).  Emergency  Medical  Guidelines.  Sunshine  Act  of  Florida

(Third Edit). Sunshine Act of Florida.

 

Gogan,  J.  L.,  Davidson,  E.  J.,  &  Proudfoot,  J.  (2016).  The  HealthCare.gov  project. 

Journal     of     Information     Technology     Teaching     Cases,     6(2),     99–110. 

https://doi.org/10.1057/jittc.2016.2

 

Gómez,  J.,  Oviedo,  B.,  &  Zhuma,  E.  (2016).  Patient  Monitoring  System  Based  on Internet  

    of      Things.      Procedia      Computer      Science,      83(Ant),      90–97. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.04.103

 

Grossmann, F. F., Delport, K., & Keller, D. I. (2009). Emergency Severity Index. Notfall

+ Rettungsmedizin, 12(4), 290–292. https://doi.org/10.1007/s10049-009-1156-7 Guindo,  L.  A.,  

Wagner,  M.,  Baltussen,  R.,  Rindress,  D.,  van  Til,  J.,  Kind,  P.,  &

 

Goetghebeur, M. M. (2012). From efficacy to equity: Literature review of decision criteria  for  

resource  allocation  and  healthcare  decisionmaking.  Cost  Effectiveness and Resource 

Allocation, 10(1), 9. https://doi.org/10.1186/1478-7547-10-9

 

Gunasekaran, S., & Suresh, M. (2014). A novel control of disaster protection (NCDP) for pilgrims   

by  pan   technology.   In   2014   IEEE   8th   International   Conference   on Intelligent 

Systems and Control: Green Challenges and Smart Solutions, ISCO 2014

- Proceedings (pp. 103–107). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISCO.2014.7103927 Gündo?du,  K.,  &  

Çalhan,  A.  (2016).  An  Implementation  of  Wireless  Body  Area

Networks  for  Improving  Priority  Data  Transmission  Delay.  Journal  of  Medical Systems, 

40(3), 1–7. https://doi.org/10.1007/s10916-016-0443-3

 

Haque, S. A., & Aziz, S. M. (2013). False Alarm Detection in Cyber-physical Systems for         

Healthcare         Applications.         AASRI         Procedia,         5,         54–61. 

https://doi.org/10.1016/j.aasri.2013.10.058

 

Haralambopoulos, D. A., & Polatidis, H. (2003). Renewable energy projects: structuring a 

multi-criteria group decision-making framework. Renewable Energy, 28(6), 961– 973.

 

Harper, R. E., Salapura, V., & Viswanathan, M. (2017, March). Automatic management of server 

failures. Google Patents.

 

Hedin,  D.  S.,  Kollmann,  D.  T.,  Gibson,  P.  L.,  Riehle,  T.  H.,  &  Seifert,  G.  J.  

(2014).

Distance bounded energy detecting ultra-wideband impulse radio secure protocol. In

2014  36th  Annual  International  Conference  of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine

and    Biology    Society,    EMBC    2014    (Vol.    2014,    pp.    6619–6622).    IEEE. 

https://doi.org/10.1109/EMBC.2014.6945145

 

Hermens,  H.,  op  den  Akker,  H.,  Tabak,  M.,  Wijsman,  J.,  &  Vollenbroek,  M.  (2014). 

Personalized Coaching Systems to support healthy behavior in people with chronic conditions.   

Journal   of   Electromyography   and   Kinesiology,   24(6),   815–826. 

https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2014.10.003

 

Hilgerink,  M.  P.,  Hummel,  M.  J.  M.,  Manohar,  S.,  Vaartjes,  S.  R.,  &  Ijzerman,  M.  J. 

(2011). Assessment of the added value of the Twente Photoacoustic Mammoscope in breast cancer 

diagnosis. Medical Devices: Evidence and Research, 4(1), 107–115. 

https://doi.org/10.2147/MDER.S20169

 

Hindia,  M.  N.,  Rahman,  T.  A.,  Ojukwu,  H.,  Hanafi,  E.  B.,  &  Fattouh,  A.  (2016). 

Enabling remote health-caring utilizing IoT concept over LTE-femtocell networks. PLoS ONE, 11(5), 

e0155077. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0155077

 

Ho,  W.  (2008).  Integrated  analytic  hierarchy process  and  its  applications  -  A  literature 

review.    European    Journal    of    Operational    Research,    186(1),    211–228. 

https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.01.004

Https://bestdoctors.com/. (n.d.). Retreved From.

 

Hu, L., Zhang, Y., Feng, D., Hassan, M. M., Alelaiwi, A., & Alamri, A. (2015). Design of QoS-Aware 

Multi-Level MAC-Layer for Wireless Body Area Network. Journal of Medical Systems, 39(12), 192. 

https://doi.org/10.1007/s10916-015-0336-x

 

Hu, P. F., Yang, S., Li, H. C., Stansbury, L. G., Yang, F., Hagegeorge, G., … Mackenzie,

C. F. (2017). Reliable Collection of Real-Time Patient Physiologic Data from less Reliable 

Networks: a  ?Monitor of Monitors? System (MoMs).  Journal of Medical Systems, 41(1), 3. 

https://doi.org/10.1007/s10916-016-0648-5

 

Hummel, M. J. M., Volz, F., van Manen, J. G., Danner, M., Dintsios, C.-M., IJzerman,

M. J., & Gerber, A. (2012). Using the Analytic Hierarchy Process to Elicit Patient Preferences.  

The  Patient:  Patient-Centered  Outcomes  Research,  5(4),  225–237. 

https://doi.org/10.1007/BF03262495

 

Hung, C., Chang, P., & Huang, Y. (2005). Comparison of Fuzzy-based MCDM and Non- fuzzy MCDM in 

Setting a New Fee Schedule for Orthopedic Procedures in Taiwan ‘ s   National   Health   Insurance  

 Program.   WSEAS   Transactions   on   Mathematics, 2005(1), 281–285.

 

Hussain, A., Wenbi, R., Da Silva, A. L., Nadher, M., & Mudhish, M. (2015). Health and 

emergency-care  platform  for  the  elderly  and  disabled  people  in  the  Smart  City. Journal   

        of           Systems           and           Software,           110,           253–263. 

https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.08.041

 

Hussain,  M.,  Zaidan,  A.  A.,  Zidan,  B.  B.,  Iqbal,  S.,  Ahmed,  M.  M.,  Albahri,  O.  S.,  

& Albahri,  A.  S.  (2018,  March).  Conceptual  framework  for  the  security  of  mobile health   

  applications     on     Android     platform.     Telematics     and     Informatics. 

https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.03.005

 

Hwang,   C.-L.,   &   Yoon,   K.   (1981).   Multiple   Attribute   Decision   Methods   and 

Applications. 2011.

 

Hwang,  T.  H.,  Kim,  D.  S.,  &  Kim,  J.  G.  (2013).  An  on-time  power-aware  scheduling

scheme  for  medical  sensor  SoC-based  WBAN  systems.  Sensors  (Switzerland),

13(1), 375–392. https://doi.org/10.3390/s130100375

 

Iftikhar, M., & Ahmad, I. (2014). A novel analytical model for provisioning QoS in body

area      sensor      networks.      Procedia      Computer      Science,      32,      900–907. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.05.509

 

Iftikhar, M., Elaiwi, N. A. I., & Aksoy, M. S. (2014). Performance analysis of priority queuing 

model for low power Wireless Body Area Networks (WBANs).  Procedia Computer Science, 34, 518–525. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.07.060

 

Jadhav,  A.,  & Sonar,  R.  (2009).  Analytic  Hierarchy Process  (AHP),  Weighted  Scoring Method  

(WSM),  and  Hybrid  Knowledge  Based  System  (HKBS)  for  Software Selection:  A  Comparative  

Study.  In  2009  Second  International  Conference  on Emerging    Trends    in    Engineering    

&    Technology    (pp.    991–997).    IEEE. https://doi.org/10.1109/ICETET.2009.33

 

J?drkiewicz,  R.,  Tsakovski,  S.,  Lavenu,  A.,  Namie?nik,  J.,  &  Tobiszewski,  M.  (2018). 

Simultaneous  grouping  and  ranking  with  combination  of  SOM  and  TOPSIS  for selection of 

preferable analytical procedure for furan determination in food. Talanta, 178, 928–933. 

https://doi.org/10.1016/j.talanta.2017.10.044

 

Jeong,  S.,  Youn,  C.  H.,  Shim,  E.  B.,  Kim,  M.,  Cho,  Y.  M.,  &  Peng,  L.  (2012).  An 

integrated healthcare system for personalized chronic disease care in home-hospital environments. 

IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 16(4), 572–585. 

https://doi.org/10.1109/TITB.2012.2190989

 

Jin, X., Liu, H. H., Gandhi, R., Kandula, S., Mahajan, R., Zhang, M., … Wattenhofer, R. (2014).  

Dynamic  scheduling  of  network  updates.  In  ACM  SIGCOMM  Computer Communication         Review 

        (Vol.         44,         pp.         539–550).         ACM. 

https://doi.org/10.1145/2740070.2626307

 

Johnson Colin, D., & Taylor, I. (2010). Recent Advances in Surgery 33 (Vol. 27). CRC Press. 

https://doi.org/10.5005/jp/books/11221

 

Kaiser  Foundation.  (2007).  Trends  in  Health  Care  Costs  and  Spending.  kasir  family 

foundation.

 

Kalid, N., Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Salman, O. H., Hashim, M., Albahri, O. S., & Albahri, A. 

S. (2018). Based on Real Time Remote Health Monitoring Systems: A New Approach for Prioritization 

?Large Scales  Data? Patients with Chronic Heart Diseases Using Body Sensors and Communication 

Technology. Journal of Medical Systems, 42(4), 69. https://doi.org/10.1007/s10916-018-0916-7

 

Kalid, N., Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Salman, O. H., Hashim, M., & Muzammil, H. (2018a).  Based  

Real  Time  Remote  Health  Monitoring  Systems:  A  Review  on Patients Prioritization and Related 

?Big Data? Using Body Sensors information and Communication      Technology.      Journal      of   

   Medical      Systems,      42(2). https://doi.org/10.1007/s10916-017-0883-4

 

Kalid, N., Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Salman, O. H., Hashim, M., & Muzammil, H. (2018b).  Based  

Real  Time  Remote  Health  Monitoring  Systems:  A  Review  on Patients Prioritization and Related 

?Big Data? Using Body Sensors information and Communication     Technology.     Journal     of     

Medical     Systems,     42(2),     30. https://doi.org/10.1007/s10916-017-0883-4

 

Kamsu-Foguem,  B.,  Tchuenté-Foguem,  G.,  &  Foguem,  C.  (2014).  Conceptual  graph

operations  for  formal  visual  reasoning  in  the  medical  domain.  IRBM,  35(5),  262–

270. https://doi.org/10.1016/j.irbm.2014.04.001

 

Kandakoglu,  A.,  Celik,  M.,  &  Akgun,  I.  (2009).  A  multi-methodological  approach  for

shipping  registry  selection  in  maritime  transportation  industry.  Mathematical  and Computer 

Modelling, 49(3–4), 586–597. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2008.09.001

 

Kao, D. P., Lindenfeld, J., Macaulay, D., Birnbaum, H. G., Jarvis, J. L., Desai, U. S., & Page, R. 

L. (2016). Impact of a Telehealth and Care Management Program on All- Cause   Mortality   and   

Healthcare   Utilization   in   Patients   with   Heart   Failure. Telemedicine and E-Health, 

22(1), 2–11. https://doi.org/10.1089/tmj.2015.0007

 

Kateretse, C., Lee, G.-W., & Huh, E.-N. (2013). A Practical Traffic Scheduling Scheme for  

Differentiated  Services  of  Healthcare  Systems  on  Wireless  Sensor  Networks. Wireless         

     Personal              Communications,              71(2),              909–927. 

https://doi.org/10.1007/s11277-012-0851-8

 

Katib, A., Rao, D., Rao, P., Williams, K., & Grant, J. (2015). A prototype of a novel cell phone   

application   for   tracking   the   vaccination   coverage   of   children   in   rural 

communities. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 122(2),  215–228. 

https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2015.08.008

 

Kaur, J., Saini, K. S., & Grewal, R. (2015). Priority based congestion avoidance hybrid scheme for 

Wireless Sensor Network. In 2015 1st International Conference on Next Generation      Computing     

 Technologies      (NGCT)      (pp.      158–165).      IEEE. 

https://doi.org/10.1109/NGCT.2015.7375104

 

Keeney, R. L., & Raiffa, H. (1976). Decisions With Multiple Objectives: Preference and Value 

Tradeoffs. Cambridge university press.

 

Khan,  A.  M.  R.,  Prasad,  P.  N.,  &  Rajamanoharane,  S.  (2010).  A  decision-making framework 

for service quality measurements in  hospitals.  International Journal of Enterprise                

  Network                  Management,                  4(1),                  80.

https://doi.org/10.1504/IJENM.2010.034478

 

Khelil,  A.  (2011).  Pa2Pa:  Patient  to  patient  communication  for  emergency  response 

support.   2011   IEEE   13th   International   Conference   on   E-Health   Networking, 

Applications                and                Services,                HEALTHCOM                

2011.

https://doi.org/10.1109/HEALTH.2011.6026755

 

Kim,  H.  K.  (2014).  Convergence  agent  model  for  developing  u-healthcare  systems. Future    

        Generation            Computer            Systems,            35,            39–48. 

https://doi.org/10.1016/j.future.2013.10.025

 

Kim,  K.,  Kyung,  T.,  Kim,  W.,  Shin,  C.,  Song,  Y.,  Lee,  M.  Y.,  …  Cho,  Y.  (2009). 

Efficient  Management  Design  for  Swimming  Exercise  Treatment.  The  Korean Journal         of  

       Physiology         and         Pharmacology,         13(6),         497.

https://doi.org/10.4196/kjpp.2009.13.6.497

 

Kim, R. H., & Kim, P. S. (2015). An Effect of Delay Reduced MAC Protocol for WBAN based Medical 

Signal Monitoring, 434–437.

 

Kim,  W.,  Han,  S.  K.,  Oh,  K.  J.,  Kim,  T.  Y.,  Ahn,  H.,  &  Song,  C.  (2010).  The  dual 

analytic   hierarchy   process   to   prioritize   emerging   technologies.   Technological 

Forecasting             and             Social             Change,             77(4),             

566–577. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.12.008

 

Kitamura,  Y.  (2010).  Decision-making  process  of  patients  with  gynecological  cancer

regarding their cancer treatment choices using the analytic hierarchy process. Japan

Journal    of    Nursing    Science,    7(2),    148–157.    https://doi.org/10.1111/j.1742-

7924.2010.00147.x

 

Klersy,  C.,  De  Silvestri,  A.,  Gabutti,  G.,  Regoli,  F.,  &  Auricchio,  A.  (2009).  A  

Meta- Analysis of Remote Monitoring of Heart Failure Patients. Journal of the American College      

            of                  Cardiology,                  54(18),                  1683–1694. 

https://doi.org/10.1016/j.jacc.2009.08.017

 

Kormanyos, B., & Pataki, B. (2013). Multilevel simulation of daily activities: Why and how?  In  

2013  IEEE  International  Conference  on  Computational  Intelligence  and Virtual Environments 

for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA) (pp. 1–6). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/CIVEMSA.2013.6617386

 

Kovalchuk,  S.  V.,  Krotov,  E.,  Smirnov,  P.  A.,  Nasonov,  D.  A.,  &  Yakovlev,  A.  N. 

(2018). Distributed data-driven platform for urgent decision making in cardiological ambulance    

control.    Future    Generation    Computer    Systems,    79,    144–154. 

https://doi.org/10.1016/j.future.2016.09.017

 

Kumar,  N.,  Kaur,  K.,  Jindal,  A.,  & Rodrigues,  J. J. P.  C.  (2015).  Providing healthcare 

services  on-the-fly  using  multi-player  cooperation  game  theory  in   Internet  of Vehicles 

(IoV) environment. Digital Communications and Networks, 1(3), 191–203. 

https://doi.org/10.1016/j.dcan.2015.05.001

 

Labovitz,  C.,  Malan,  G.  R.,  &  Jahanian,  F.  (1998).  Internet  Routing  Instability  - 

Networking, IEEE/ACM Transactions on. IEEE/ACM Transactions on Networking, 6(5), 515–527.

 

Lahby, M., Cherkaoui, L., & Adib, A. (2013). A novel ranking algorithm based network selection  for 

 heterogeneous  wireless  access.  Journal  of  Networks,  8(2),  263–272. 

https://doi.org/10.4304/jnw.8.2.263-272

 

Lam, K., & Zhao, X. (1998). An application of quality function deployment to improve the quality of 

teaching. International Journal of Quality & Reliability Management, 15(4), 389–413. 

https://doi.org/10.1108/02656719810196351

 

Lamprinakos, G. C., Asanin, S., Broden, T., Prestileo, A., Fursse,  J., Papadopoulos, K. A.,  …  

Venieris,  I.  S.  (2015).  An  integrated  remote  monitoring  platform  towards Telehealth and 

Telecare services interoperability. Information Sciences, 308(March), 23–37. 

https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.02.032

 

Leister,  J.,  &  Stausberg,  J.  (2007).  Why  Do  Patients  Select  a  Hospital?  Journal  of 

Hospital         Marketing         &         Public         Relations,         17(2),         

13–31. https://doi.org/10.1300/J375v17n02_03

 

Leite, C. R. M., Sizilio, G. R. A., Neto, A. D. D., Valentim, R. A. M., & Guerreiro, A. M.

G. (2011). A fuzzy model for processing and monitoring vital signs in ICU patients. BioMedical  

Engineering  Online,  10(1),  68.  https://doi.org/10.1186/1475-925X-10- 68

 

Lerner, E. B., Cone, D. C., Weinstein, E. S., Schwartz, R. B., Coule, P. L., Cronin, M., … Hunt,  

R.  C.  (2011).  Mass  casualty  triage:  An  evaluation  of  the  science  and refinement   of   a 

  national   guideline.   Disaster   Medicine   and   Public   Health Preparedness, 5(2), 129–137. 

https://doi.org/10.1001/dmp.2011.39

 

Lesmes,  D.,  Castillo,  M.,  &  Zarama,  R.  (2009).  Application  of  the  Analytic  Network 

Process (ANP) to establish weights in order to re-accredit a program of a university.

In Proc. of The 10th International Symposium on The Analytic Hierarchy Process

(Vol. 29).

 

Li, C.,  Yuan, X.,  Yang,  L.,  & Song,  Y. (2015).  A hybrid lifetime  extended directional

approach     for     WBANs.     Sensors     (Switzerland),     15(11),     28005–28030. 

https://doi.org/10.3390/s151128005

 

Li, H., & Tan, J. (2006). Body Sensor Network Based Context Aware QRS Detection. Pervasive      

Health      Conference      and      Workshops,      2006,      1(2),      1–8. 

https://doi.org/10.1109/PCTHEALTH.2006.361683

 

Li,  N.,  Lin,  K.,  Yong,  S.,  Chen,  X.,  Wang,  X.,  &  Zhang,  X.  (2015).  Design  and 

implementation  of  a  MAC  protocol  for  a  wearable  monitoring  system  on  human body.  In  

2015  IEEE  11th  International  Conference  on  ASIC  (ASICON)  (pp.  1–4). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/ASICON.2015.7517194

 

Liaqat, T., Javaid, N., Ali, S. M., Imran, M., & Alnuem, M. (2015). Depth-based energy- balanced  

hybrid  routing  protocol  for  underwater  WSNs.  Proceedings  -  2015  18th International   

Conference   on   Network-Based   Information   Systems,   NBiS   2015. 

https://doi.org/10.1109/NBiS.2015.7

 

Liberatore, M. J., & Nydick, R. L. (2008). The analytic hierarchy process in medical and health 

care decision making: A literature review. European Journal of Operational Research, 189(1), 

194–207. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.05.001

 

Liddy, C., Dusseault, J. J., Dahrouge, S., Hogg, W., Lemelin, J., & Humbert, J. (2008). 

Telehomecare  for  patients  with  multiple  chronic  illnesses:  Pilot  study.  Canadian Family 

Physician, 54(1), 58–65. https://doi.org/54/1/58 [pii]

 

Ligmann-Zielinska,   A.,   &   Jankowski,   P.   (2012).   Impact   of   proximity-adjusted 

preferences  on  rank-order  stability  in  geographical  multicriteria  decision  analysis. 

Journal  of  Geographical  Systems,  14(2),  167–187.  https://doi.org/10.1007/s10109- 010-0140-6

 

Lima Junior, F. R., Osiro, L., & Carpinetti, L. C. R. (2014). A comparison between Fuzzy AHP  and  

Fuzzy  TOPSIS  methods  to  supplier  selection.  Applied  Soft  Computing Journal, 21, 194–209. 

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.03.014

 

Lin, D., Labeau, F., Yao, Y., Vasilakos, A. V., & Tang, Y. (2016). Admission Control over Internet 

of Vehicles Attached with Medical Sensors for Ubiquitous Healthcare Applications.  IEEE  Journal  

of  Biomedical  and  Health  Informatics,  20(4),  1195– 1204. 

https://doi.org/10.1109/JBHI.2015.2431744

 

Lingsma,  H.  F.,  Steyerberg,  E.  W.,  Eijkemans,  M.  J. C.,  Dippel,  D. W. J., Scholte  Op 

Reimer,  W.  J.  M.,  &  van  Houwelingen,  H.  C.  (2009).  Comparing  and  ranking hospitals  

based  on  outcome:  Results  from  The  Netherlands  Stroke  Survey.  Qjm, 103(2), 99–108. 

https://doi.org/10.1093/qjmed/hcp169

 

Liu, C. T., Long, A. G., Li, Y. C., Tsai, K. C., & Kuo, H. S. (2001). Sharing patient care records  

over  the  World  Wide  Web.  International  Journal  of  Medical  Informatics, 61(2–3), 189–205. 

https://doi.org/10.1016/S1386-5056(01)00141-1

 

Liu,  X.,  Zheng,  Y.,  Phyu,  M.  W.,  Zhao,  B.,  Je,  M.,  &  Yuan,  X.  (2011).  Multiple 

functional ECG signal is processing for wearable applications of long-term cardiac monitoring.   

IEEE   Transactions   on   Biomedical   Engineering,   58(2),   380–389. 

https://doi.org/10.1109/TBME.2010.2061230

 

Lounis,  A.,  Hadjidj,  A.,  Bouabdallah,  A.,  &  Challal,  Y.  (2016).  Healing  on  the  cloud:

Secure cloud architecture for medical wireless sensor networks. Future Generation

Comp.  Syst.  55:  266-277  (2016).  Future  Generation  Computer  Systems,  55,  266–

277. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2015.01.009

 

Lwin,  M.  O.,  Vijaykumar,  S.,  Fernando,  O.  N.  N.,  Cheong,  S.  A.,  Rathnayake,  V.  S., 

Lim,   G.,   …   Foo,   S.   (2014).   A   21st   century   approach   to   tackling   dengue: 

Crowdsourced  surveillance,  predictive  mapping  and  tailored  communication.  Acta Tropica, 

130(1), 100–107. https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2013.09.021

 

Malczewski, J. (1999). GIS and Multicriteria Decision Analysis. GIS, Remote Sensing, & Cartography. 

John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1353/geo.2002.0003

 

Mamoon,  I.  Al,  Muzahidul-Islam,  A.  K.  M.,  Baharun,  S.,  Komaki,  S.,  &  Ahmed,  A. (2015). 

 Architecture  and  communication  protocols  for  cognitive  radio  network enabled   hospital.   

In   International   Symposium   on   Medical   Information   and Communication   Technology,   

ISMICT   (Vol.   2015–May,   pp.   170–174).   IEEE. https://doi.org/10.1109/ISMICT.2015.7107522

 

Manfredi, S. (2014). Congestion control for differentiated healthcare service delivery in emerging  

   heterogeneous     wireless     body    area     networks.     IEEE     Wireless Communications, 

21(2), 80–90. https://doi.org/10.1109/MWC.2014.6812295

 

Mani,  D.,  &  Mahendran,  A.  (2017).  Availability  modelling  of  fault  tolerant  cloud 

computing  system.  International  Journal  of  Intelligent  Engineering  and  Systems, 10(1), 

154–165. https://doi.org/10.22266/ijies2017.0228.17

 

MANSOOREH,   M.,   &   PET-EDWARDS,   J.   (1997).   Technical   Briefing:   Making 

Multiple-Objective Decisions. IEEE Computer Society Press.

 

Mansor,  H.,  Meskam,  S.  S.,  Zamery,  N.  S.,  Rusli,  N.  Q.  A.  M.,  &  Akmeliawati,  R. 

(2015). Portable heart rate measurement for remote health monitoring system. 2015 10th       Asian  

     Control       Conference       (ASCC),       (June       2013),       1–5. 

https://doi.org/10.1109/ASCC.2015.7244405

 

Marsh,  K.,  Dolan,  P.,  Kempster,  J.,  &  Lugon,  M.  (2013).  Prioritizing  investments  in 

public health: A multi-criteria decision analysis.  Journal of Public Health (United Kingdom), 

35(3), 460–466. https://doi.org/10.1093/pubmed/fds099

 

Marsh, K., Lanitis, T., Neasham, D., Orfanos, P., & Caro, J. (2014). Assessing the value of  

healthcare  interventions  using  multi-criteria  decision  analysis:  A  review  of  the 

literature.   PharmacoEconomics,   32(4),   345–365.   https://doi.org/10.1007/s40273-

014-0135-0

 

Martí,  R.,  Robles,  S.,  Martín-Campillo,  A.,  &  Cucurull,  J.  (2009).  Providing  early 

resource allocation during emergencies: The mobile triage tag. Journal of Network and               

 Computer                Applications,                32(6),                1167–1182. 

https://doi.org/10.1016/j.jnca.2009.05.006

 

Matin, M. (Ed.). (2012). Wireless Sensor Networks - Technology and Protocols. InTech. 

https://doi.org/10.5772/2604

 

Mazomenos, E. B., Biswas, D., Acharyya, A., Chen, T., Maharatna, K., Rosengarten, J.,

…  Curzen,  N.  (2013).  A  low-complexity  ECG  feature  extraction  algorithm  for mobile 

healthcare applications. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 17(2), 459–469. 

https://doi.org/10.1109/TITB.2012.2231312

 

Meizoso, J. P., Allen, C. J., Ray, J. J., Van Haren, R. M., Teisch, L. F., Baez, X. R., … Proctor,  

K.  G.  (2016).  Evaluation  of  Miniature  Wireless  Vital  Signs  Monitor  in  a Trauma     

Intensive     Care     Unit.     Military     Medicine,     181(5S), https://doi.org/10.7205/MILMED-D-15-00162

 

Mendes, J., Simões, H., Rosa, P., Costa, N., Rabadão, C., & Pereira, A. (2013). Secure

low-cost  solution  for  elder‘s  eCardio  surveillance.  Procedia  Computer  Science, 27(Dsai 

2013), 46–56. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.02.007

 

Mendoza,  G.  A.,  &  Martins,  H.  (2006).  Multi-criteria  decision  analysis  in  natural 

resource   management.   Forest   Ecology   and   Management   (Vol.   230).   Ashgate Publishing, 

Ltd.

 

Merzougui, R. (2015). Adaptation of an Intelligent Mobile Assistant Medical (IMAM) of the 

Heterogeneous Data for the Telemedicine Services: Design and Implementation. Wireless             

Personal             Communications,             84(4),             3091–3107. 

https://doi.org/10.1007/s11277-015-2785-4

 

Miah,  S.  J.,  Hasan,  J.,  &  Gammack,  J.  G.  (2017).  On-Cloud  Healthcare  Clinic:  An  e- 

health  consultancy  approach  for  remote  communities  in  a  developing  country. Telematics     

            and                 Informatics,                 34(1),                 311–322. 

https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.05.008

 

Minutolo,  A.,  Esposito,  M.,  &  De  Pietro,  G.  (2015).  Design  and  validation  of  a  light- 

weight   reasoning   system   to   support   remote   health   monitoring   applications. 

Engineering      Applications      of      Artificial      Intelligence,      41,      232–248. 

https://doi.org/10.1016/j.engappai.2015.01.019

 

Mirkovic,  J.,  Bryhni,  H.,  &  Ruland,  C.  (2012).  A  framework  for  the  development  of 

ubiquitous patient support systems. Proceedings of the 6th International Conference on           

Pervasive           Computing           Technologies           for           Healthcare. 

https://doi.org/10.4108/icst.pervasivehealth.2012.248594

 

Misra, S., & Chatterjee, S. (2014). Social choice considerations in cloud-assisted WBAN 

architecture   for   post-disaster   healthcare:   Data   aggregation   and   channelization. 

Information Sciences, 284, 95–117. https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.05.010

 

Misra, S., & Sarkar, S. (2015). Priority-based time-slot allocation in wireless body area networks  

during  medical  emergency  situations:  An  evolutionary  game-theoretic perspective.  IEEE  

Journal of Biomedical and Health Informatics, 19(2),  541–548. 

https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2313374

 

Moore,  P.,  Thomas,  A.,  Qassem,  T.,  Bessis,  N.,  &  Hu,  B.  Monitoring  Patients  with 

Mental  Disorders,  2015  9th  International  Conference  on  Innovative  Mobile  and Internet      

    Services          in          Ubiquitous          Computing          §          (2015). 

https://doi.org/10.1109/IMIS.2015.15

 

Moreno, S., Quintero, A., Ochoa, C., Bonfante, M., Villareal, R., & Pestana, J. Remote monitoring 

system of vital signs for triage and detection of anomalous patient states in  the  emergency  

room,  2016  21st  Symposium  on  Signal  Processing,  Images  and Artificial               Vision, 

              STSIVA               2016               §               (2016). 

https://doi.org/10.1109/STSIVA.2016.7743353

 

Moretti, S., Cicalò, S., Mazzotti, M., Tralli, V., & Chiani, M. (2014). Content/context- aware  

multiple  camera  selection  and  video  adaptation  for  the  support  of  m-health services.      

     Procedia           Computer           Science,           40(C),           206–213. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.12.028

 

Moser,  D.  K.,  Kimble,  L.  P.,  Alberts,  M.  J.,  Alonzo,  A.,  Croft,  J.  B.,  Dracup,  K.,  …

Zerwic,  J.  J.  (2006).  Reducing  delay  in  seeking  treatment  by  patients  with  acute

coronary  syndrome  and  stroke:  A  scientific  statement  from  the  American  Heart

Association  Council  on  Cardiovascular  Nursing  and  Stroke  Council.  Circulation,

114(2), 168–182. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.106.176040

 

Moutacalli, M. T., Marmen, V., Bouzouane, A., & Bouchard, B. (2013). Activity pattern mining using 

temporal relationships in a smart home. In 2013 IEEE Symposium on Computational  Intelligence  in  

Healthcare  and  e-health  (CICARE)  (pp.  83–87). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/CICARE.2013.6583073

 

Mühlbacher,  A.,  &  Kaczynski,  A.  (2016).  Making  good  decisions  in  healthcare  with 

multi-criteria decision analysis: the use, current research and future development of MCDA.    

Applied    Health    Economics    and    Health    Policy,    14(1),    29–40. 

https://doi.org/10.1007/s40258-015-0203-4

 

Murtaza,  S.,  Al,  R.,  &  Email,  W.  S.  (2013).  QoS  Taxonomy  towards  Wireless  Body Area.   

International   Journal   of   Application   or   Innovation   in   Engineering   & Management 

(IJAIEM), 2(4), 221–234.

 

Nageba,  E.,  Rubel,  P.,  &  Fayn,  J.  (2013).  Towards  an  intelligent  exploitation  of 

heterogeneous  and  distributed  resources  in  cooperative  environments  of  eHealth. Irbm, 

34(1), 79–85. https://doi.org/10.1016/j.irbm.2012.12.002

 

Negra, R., Jemili, I., & Belghith, A. (2016). Wireless Body Area Networks: Applications and       

Technologies.       Procedia       Computer       Science,       83,       1274–1281. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.04.266

 

Nguyen,  T.,  Khosravi,   A.,  Creighton,  D.,   &  Nahavandi,  S.  (2015).   Medical  data 

classification  using  interval  type-2  fuzzy  logic  system  and  wavelets.  Applied  Soft 

Computing Journal, 30(4), 812–822. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.02.016

 

Nicholl, J., West, J., Goodacre, S., & Turner, J. (2007). The relationship between distance to 

hospital and patient mortality in emergencies: An observational study. Emergency Medicine Journal, 

24(9), 665–668. https://doi.org/10.1136/emj.2007.047654

 

Nilsson, H., Nordström, E.-M., & Öhman, K. (2016). Decision Support for Participatory Forest      

Planning      Using      AHP      and      TOPSIS.      Forests,      7(5),      100. 

https://doi.org/10.3390/f7050100

 

Niswar,  M.,  Ilham,  A.  A.,  Palantei,  E.,  Sadjad,  R.  S.,  Ahmad,  A.,  Suyuti,  A.,  …  Adi. 

(2013).   Performance   evaluation   of   ZigBee-based   wireless   sensor   network   for 

monitoring patients‘ pulse status. In 2013 International Conference on Information Technology    

and    Electrical    Engineering    (ICITEE)    (pp.    291–294).    IEEE. 

https://doi.org/10.1109/ICITEED.2013.6676255

 

Niswar, M., Wijaya, A. S., Ridwan, M., Adnan, A., Ilham, A. A., Sadjad, R. S., & Vogel,

A. (2015). The design of wearable medical device for triaging disaster casualties in developing 

countries. In 2015 5th International Conference on Digital Information Processing    and    

Communications,    ICDIPC    2015    (pp.    207–212).    IEEE. 

https://doi.org/10.1109/ICDIPC.2015.7323030

 

Okura, T., Enomoto, D., Miyoshi, K., Nagao, T., Kukida, M., Tanino, A., … Uemura, H. (2016). The  

Importance  of Walking for Control  of Blood Pressure: Proof Using a Telemedicine     System.     

Telemedicine     and     E-Health,     22(12),     1019–1023. https://doi.org/10.1089/tmj.2016.0008

 

Oliveira, M., Fontes, D. B. M. M., & Pereira, T. (2014). Multicriteria decision making: a

case study in the automobile industry. Annals of Management Science, 3(1), 109.

 

Ortíz, M. A., Cómbita, J. P., La De Hoz, Á. A., De Felice, F., & Petrillo, A. (2016). An

integrated approach of AHP-DEMATEL methods applied for the selection of allied hospitals  in  

outpatient  service.  International  Journal  of  Medical  Engineering  and Informatics, 8(2), 

87–107. https://doi.org/10.1504/IJMEI.2016.075760

 

Palozzi,  G.,  Binci,  D.,  &  Appolloni,  A.  (2017).  e-Health  and  Co-production:  Critical 

Drivers  for  Chronic  Diseases  Management.  Service  Business  Model  Innovation  in Healthcare  

and  Hospital  Management.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-46412- 1_15

 

Paulus,  A.,  Meisen,  P.,  Meisen,  T.,  Jeschke,  S.,  Czaplik,  M.,  &  Hirsch,  F.  (2016). 

AUDIME: Augmented disaster medicine. In 2015 17th International Conference on E-Health  Networking, 

 Application  and  Services,  HealthCom  2015  (pp.  342–345). Cham: IEEE. 

https://doi.org/10.1109/HealthCom.2015.7454522

 

Pawar, P., Jones, V., van Beijnum, B. J. F., & Hermens, H. (2012). A framework for the comparison   

of   mobile   patient   monitoring   systems.   Journal   of   Biomedical Informatics, 45(3), 

544–556. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2012.02.007

 

Pecchia, L., Bath, P. A., Pendleton, N., & Bracale, M. (2011). Analytic Hierarchy Process (AHP)  

for  examining  healthcare  professionals‘  assessments  of  risk  factors:  The relative  

importance  of  risk  factors  for  falls  in  community-dwelling  older  people. Methods of 

Information in Medicine, 50(5), 435–444. https://doi.org/10.3414/ME10- 01-0028

 

Peleg, M., Shahar, Y., Quaglini, S., Broens, T., Budasu, R., Fung, N., … van Schooten,

B.  (2017).  Assessment  of  a  personalized  and  distributed  patient  guidance  system. 

International       Journal       of       Medical       Informatics,       101,       108–130. 

https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2017.02.010

 

Pertet, S., Pertet, S., Narasimhan, P., & Narasimhan, P. (2005). Causes of failure in web 

applications. Parallel Data Laboratory, (December), 1–19.

 

Petrovic-Lazarevic,  S.,  &  Abraham,  A.  (2004).  Hybrid  Fuzzy-Linear  Programming Approach  for 

 Multi  Criteria  Decision  Making  Problems.  Neural,  Parallel  Sci. Comput., 11(1 & 2), 53–68.

 

Phillips, L., & Bana e Costa, C. (2007). Transparent priorisation, budgeting and resource 

allocation with multicriteria decision analysis and decision conferencing. Annals of Operations 

Research, 154(1), 51–68.

 

Piotin,  S.,  Benassarou,  A.,  Blanchard,  F.,  Nocent,  O.,  &  Bertin,  E.  (2013).  Abdominal 

morphometric data acquisition using depth sensors. In 2013 IEEE 15th International Conference  on  

e-Health  Networking,  Applications  and  Services,  Healthcom  2013 (pp. 653–657). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/HealthCom.2013.6720757

 

Pombo,  N.,  Garcia,  N.,  Felizardo,  V.,  & Bousson,  K.  (2015).  Big data  reduction  using 

RBFNN: A predictive model for ECG waveform for eHealth platform integration. In 2014  IEEE  16th  

International  Conference  on  e-Health  Networking,  Applications and          Services,          

Healthcom          2014          (pp.          66–70).          IEEE. 

https://doi.org/10.1109/HealthCom.2014.7001815

 

Puri, T., Challa, R. K., & Sehgal, N. K. (2015). Energy efficient QoS aware MAC layer time  slot  

allocation  scheme  for  WBASN.  In  2015  International  Conference  on Advances in Computing, 

Communications and Informatics, ICACCI 2015 (pp. 966–

972). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2015.7275736

 

Qader, M. A., Zaidan, B. B., Zaidan, A. A., Ali, S. K., Kamaluddin, M. A., & Radzi, W.

B.  (2017).  A  methodology  for  football  players  selection  problem  based  on  multi- 

measurements   criteria   analysis.   Measurement:   Journal   of   the   International Measurement 

                       Confederation,                        111,                        38–50. 

https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.07.024

 

Qin, Y., Li, L., Zhong, X., Yang, Y., & Gwee, C. L. (2015). A Cross-Layer QoS Design with Energy 

and Traffic Balance Aware for Different Types of Traffic in MANETs. Wireless             Personal   

          Communications,             85(3),             1429–1449. 

https://doi.org/10.1007/s11277-015-2849-5

 

Qu, L., & Chen, Y. (2008). A hybrid MCDM method for route selection of multimodal transportation  

network.  Lecture  Notes  in  Computer  Science  (Including  Subseries Lecture Notes in Artificial 

Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 5263 LNCS(PART 1), 374–383. 

https://doi.org/10.1007/978-3-540-87732-5-42

 

Radhakrishnan, S., Duvvuru, A., & Kamarthi, S. V. (2014). Investigating Discrete Event Simulation  

Method  to  Assess  the  Effectiveness  of  Wearable  Health  Monitoring Devices.       Procedia    

   Economics       and       Finance,       11(14),       838–856. 

https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00248-2

 

Rahmani,  A.  M.,  Gia,  T.  N.,  Negash,  B.,  Anzanpour,  A.,  Azimi,  I.,  Jiang,  M.,  & 

Liljeberg, P. (2018). Exploiting smart e-Health gateways at the edge of  healthcare 

Internet-of-Things:   A   fog   computing   approach.   Future   Generation   Computer Systems, 

78(2), 641–658. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.02.014

 

Raikhelkar,  J.,  &  Raikhelkar,  J.  K.  (2015).  The  Impact  of  Telemedicine  in  Cardiac 

Critical          Care.          Critical          Care          Clinics,          31(2),          

305–317. https://doi.org/10.1016/j.ccc.2014.12.008

 

Rajan,  S.  P.  (2015).  Review  and  investigations  on  future  research  directions  of  mobile 

based  telecare  system  for  cardiac  surveillance.  Journal  of  Applied  Research  and 

Technology, 13(4), 454–460. https://doi.org/10.1016/j.jart.2015.09.002

 

Rajkumar, R., & Sriman Narayana Iyengar, N. C. (2013). Dynamic Integration of Mobile JXTA  with  

Cloud  Computing  for  Emergency  Rural  Public  Health  Care.  Osong Public        Health        

and        Research        Perspectives,        4(5),        255–264. 

https://doi.org/10.1016/j.phrp.2013.09.004

 

Ramesh,  A.,  &  Kumar,  S.  (2010).  Triage,  monitoring,  and  treatment  of  mass  casualty 

events  involving  chemical,  biological,  radiological,  or  nuclear  agents.  Journal  of 

Pharmacy    and    Bioallied    Sciences,    2(3),    239.    https://doi.org/10.4103/0975- 

7406.68506

 

Randell, B., Lee, P., & Treleaven, P. C. (1978). Reliability Issues in Computing System Design.     

         ACM              Comput.             Surv.,              10(2),              123–165. 

https://doi.org/10.1145/356725.356729

 

Rekha,  R.,  Mathambigai,  T.  G.,  &  Vidhyapriya,  R.  (2012).  Secure  Medical  Data 

Transmission  in  Body  Area  Sensor  Networks  Using  Dynamic  Biometrics  and Steganography.  

Bonfring  International  Journal  of  Software  Engineering  and  Soft Computing, 2(1), 5–11.

 

Ren, J., Wu, G., Li, X., Pirozmand, P., & Obaidat, M. S. (2015). Probabilistic response- time  

analysis  for  real-time  systems  in  body  area  sensor  networks.  International Journal         

 of          Communication          Systems,          28(16),                          6.

https://doi.org/10.1002/dac.2990

 

Renner, A., Williams, R., Afb, W. P., Ganapathy, S., West, J., Weinle, N., … Boswell, L.

(2014).  RIPPLE :  Scalable  Medical  Telemetry  System  for  Supporting  Combat Rescue, 228–232.

 

Rezaee,  A.  A.,  Yaghmaee,  M.  H.,  &  Rahmani,  A.  M.  (2014).  Optimized  congestion 

management  protocol  for  healthcare  wireless  sensor  networks.  Wireless  Personal 

Communications, 75(1), 11–34. https://doi.org/10.1007/s11277-013-1337-z

 

Rezaee,  A.  A.,  Yaghmaee,  M.  H.,  Rahmani,  A.  M.,  &  Mohajerzadeh,  A.  H.  (2014). HOCA: 

Healthcare aware optimized congestion avoidance and control protocol for wireless  sensor  

networks.  Journal  of  Network  and  Computer  Applications,  37(1), 216–228. 

https://doi.org/10.1016/j.jnca.2013.02.014

 

Rezvani,  S.,  &  Ghorashi,  S.  A.  (2013).  Context  aware  and  channel-based  resource 

allocation for wireless body area networks. IET Wireless Sensor Systems, 3(1), 16– 25. 

https://doi.org/10.1049/iet-wss.2012.0100

 

RG,  R.,  KL,  K.,  LB,  S.,  K,  R.,  &  TR,  P.  (1984).  Mood  disorders  in  stroke  patients: 

Importance of lesion location. Brain, 107(Pt 1), 81–93.

 

Rocha, A., Martins, A., Freire Junior, J. C., Kamel Boulos, M. N., Vicente, M. E., Feld, R.,  …  

Rodriguez-Molinero,  A.  (2013).  Innovations  in  health  care  services:  the CAALYX        

system.        Int        J        Med        Inform,        82(11),        e307-20. 

https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2011.03.003

 

Rodrigues,  E.  M.  G.,  Godina,  R.,  Cabrita,  C.  M.  P.,  &  Catalão,  J.  P.  S.  (2017). 

Experimental   low   cost   reflective   type   oximeter   for   wearable   health   systems. 

Biomedical        Signal        Processing        and        Control,        31,        419–433. 

https://doi.org/10.1016/j.bspc.2016.09.013

 

Rodriguez,  D.,  Heuer,  S.,  Guerra,  A.,  Stork,  W.,  Weber,  B.,  &  Eichler,  M.  (2014). 

Towards  automatic  sensor-based  triage  for  individual  remote  monitoring  during mass casualty 

incidents. In  Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Bioinformatics     and     

Biomedicine,     IEEE     BIBM     2014     (pp.     544–551). 

https://doi.org/10.1109/BIBM.2014.6999217

 

Rojahn, K.,  Laplante, S., Sloand, J., Main, C., Ibrahim, A., Wild, J., … Johnson, K. I. (2016). 

Remote monitoring of chronic diseases: A landscape assessment of policies in        four        

European        countries.        PLoS        ONE,        11(5),        1–15. 

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0155738

 

Ru  Kong,  Chen,  C.,  Yu,  W.,  Yang,  B.,  &  Guan,  X.  (2013).  Data  priority  based  slot 

allocation  for  Wireless  Body  Area  Networks.  2013  International  Conference  on Wireless      

     Communications           and           Signal           Processing,           1–6. 

https://doi.org/10.1109/WCSP.2013.6677273

 

Rubio,  Ó.  J.,  Trigo,  J.  D.,  Alesanco,  Á.,  Serrano,  L.,  &  García,  J.  (2016).  Analysis  

of ISO/IEEE 11073 built-in security and its potential IHE-based extensibility. Journal of 

Biomedical Informatics, 60, 270–285. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2016.02.006

 

Ryu,  S.  (2012).  Book  Review:  mHealth:  New  Horizons  for  Health  through  Mobile 

Technologies:  Based  on  the  Findings  of  the  Second  Global  Survey  on  eHealth (Global   

Observatory   for   eHealth   Series,   Volume   3).   Healthcare   Informatics Research, 18(3), 

231. https://doi.org/10.4258/hir.2012.18.3.231

 

Saaty, T. L. (1977). A scaling model for priorities in hierarchical structures.  Journal of

Mathematical Psychology, 15(3), 213–281.

Saaty, T. L., & Ozdemir, M. S. (2003). Why the magic number seven plus or minus two.

Mathematical and Computer Modelling, 38(3–4), 233–244.

 

Safavi, S., & Shukur, Z. (2014). Conceptual privacy framework for health information on wearable    

          device.              PLoS              ONE,              9(12),              e114306. 

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0114306

 

Sakanushi, K., Hieda, T., Shiraishi, T., Ode, Y., Takeuchi, Y., Imai, M., … Tanaka, H. (2013).  

Electronic  triage  system  for  continuously monitoring  casualties  at  disaster scenes. Journal 

of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 4(5), 547–558. 

https://doi.org/10.1007/s12652-012-0130-2

 

Sakr, S., & Elgammal, A. (2016). Towards a Comprehensive Data Analytics Framework for     Smart     

Healthcare     Services.     Big     Data     Research,     4(May),     44–58. 

https://doi.org/10.1016/j.bdr.2016.05.002

 

Saksrisathaporn, K., Bouras, A., Reeveerakul, N., & Charles, A. (2016). Application of a Decision  

Model  by Using an  Integration  of  AHP  and  TOPSIS  Approaches  within Humanitarian    Operation 

   Life    Cycle.    International    Journal    of    Information Technology            &          

  Decision            Making,            15(04),            887–918. 

https://doi.org/10.1142/S0219622015500261

 

Salatge,  N.,  &  Fabre,  J.  C.  (2007).  Fault  tolerance  connectors  for  unreliable  Web 

Services. Proceedings of the International Conference on Dependable Systems and Networks, 51–60. 

https://doi.org/10.1109/DSN.2007.48

 

Saleem, K., Derhab, A., Al-Muhtadi, J., & Shahzad, B. (2015). Human-oriented design of secure  

Machine-to-  Machine  communication  system  for  e-  Healthcare  society. Computers         in     

    Human         Behavior,         51(NOVEMBER),         977–985. 

https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.10.010

 

SALMAN,  O.  H.  (2014).  MULTI  SOURCES  DATA  FUSION  FRAMEWORK  FOR REMOTE TRIAGE AND  

PRIOTIRIZATION IN TELEMEDICINE. Universiti Putra

Malaysia.

 

Salman,  O.  H.,  Rasid,  M.  F.  A.,  Saripan,  M.  I.,  &  Subramaniam,  S.  K.  (2014).  Multi- 

sources data fusion framework for remote triage prioritization in telehealth. Journal of Medical 

Systems, 38(9), 103. https://doi.org/10.1007/s10916-014-0103-4

 

Salman, O. H., Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Naserkalid, & Hashim, M. (2017). Novel Methodology  

for  Triage  and  Prioritizing  Using  ?Big  Data?  Patients  with  Chronic Heart  Diseases  

Through  Telemedicine  Environmental.  International  Journal  of Information      Technology      

&      Decision      Making,      16(05),      1211–1245. https://doi.org/10.1142/S0219622017500225

 

Sanders,  T.  H.,  Devergnas,  A.,  Wichmann,  T.,  &  Clements,  M.  a.  (2013).  Remote 

smartphone monitoring for management of Parkinson‘s Disease. In Proceedings of the  6th  

International  Conference  on  PErvasive  Technologies  Related  to  Assistive Environments         

   -            PETRA            ?13            (pp.            1–5).            ACM. 

https://doi.org/10.1145/2504335.2504380

 

Santos, J. R. B. Dos, Blard, G., Oliveira, A. S. R., & Carvalho, N. B. De. Wireless sensor tag  and 

 network  for  improved  clinical  triage,  31  Proceedings  -  18th  Euromicro Conference      on  

    Digital      System      Design,      DSD      2015      §      (2015).

https://doi.org/10.1109/DSD.2015.66

 

 

Sarkar, P., & Sinha, D. (2014). An Approach to Continuous Pervasive Care of Remote

Patients Based on Priority Based Assignment of Nurse. In Lncs (Vol. 8838, pp. 327– 338). Springer. 

https://doi.org/10.1007/978-3-662-45237-0_31

 

Sebillo, M., Tortora, G., Tucci, M., Vitiello, G., Ginige, A., & Di Giovanni, P. (2015). Combining  

 personal   diaries   with   territorial   intelligence   to   empower   diabetic patients.     

Journal     of     Visual     Languages     and     Computing,     29,     1–14. 

https://doi.org/10.1016/j.jvlc.2015.03.002

 

Sene,  A.,  Kamsu-Foguem,  B.,  &  Rumeau,  P.  (2015).  Telemedicine  framework  using case-based  

 reasoning   with   evidences.   Computer   Methods   and   Programs   in Biomedicine, 121(1), 

21–35. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2015.04.012

 

Sevin, A., Bayilmis, C., & Kirbas, I. (2016). Design and implementation of a new quality of   

service-aware   cross-layer   medium   access   protocol   for   wireless   body   area networks.   

    Computers       and       Electrical       Engineering,       56,       145–156. 

https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2016.02.003

 

Shah,  M.  A.,  Kim,  J.,  Khadra,  M.  H.,  &  Feng,  D.  (2014).  Home  area  network  for 

optimizing  telehealth  services-empirical  simulation  analysis.  In  2014  36th  Annual 

International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC           

2014           (Vol.           2014,           pp.           1370–1373).           IEEE.

https://doi.org/10.1109/EMBC.2014.6943854

 

Sherekar, V., & Tatikonda, M. (2016). Impact of Factor Affecting on Labour Productivity in  

Construction  Projects  by  AHP  Method.  International  Journal  of  Engineering Science and 

Computing, 6(6), 6771–6775. https://doi.org/10.4010/2016.1619

 

Shih, D. H., Chiang, H. Sen, Lin, B., & Lin, S. Bin. (2010). An embedded mobile ECG reasoning   

system   for   elderly   patients.    IEEE   Transactions   on   Information Technology             

    in                 Biomedicine,                 14(3),                 854–865. 

https://doi.org/10.1109/TITB.2009.2021065

 

Shih,  H.  S.,  Shyur,  H.  J.,  &  Lee,  E.  S.  (2007).  An  extension  of  TOPSIS  for  group 

decision   making.   Mathematical   and   Computer   Modelling,   45(7–8),   801–813. 

https://doi.org/10.1016/j.mcm.2006.03.023

 

Shnayder,  V.,  Chen,  B.,  Lorincz,  K.,  Jones,  T.  R.  F.  F.,  &  Welsh,  M.  (2005).  Sensor 

networks  for  medical  care.  Proceedings  of  the  3rd  International  Conference  on Embedded    

   Networked       Sensor       Systems             -       SenSys       ?05,       314. 

https://doi.org/10.1145/1098918.1098979

 

Slotwiner, D., Varma, N., Akar, J. G., Annas, G., Beardsall, M., Fogel, R. I., … Yu, C.

M. (2015). HRS expert consensus statement on remote interrogation and monitoring for cardiovascular 

implantable electronic devices. Heart Rhythm, 12(7), e69–e100. 

https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2015.05.008

 

Smith, E., & Macdonald, R. (2006). Managing health information during disasters.  The HIM Journal, 

35(2), 8–13.

 

Smith,  J.,  Cook,  A.,  &  Packer,  C.  (2010).  Evaluation  criteria  to  assess  the  value  of 

identification  sources  for  horizon  scanning.  International  Journal  of  Technology Assessment 

             in              Health              Care,              26(3),              348–353. 

https://doi.org/10.1017/S026646231000036X

 

Sneha,  S.,  &  Varshney,  U.  (2013).  A  framework  for  enabling  patient  monitoring  via 

mobile     ad     hoc     network.     Decision     Support     Systems,     55(1),

https://doi.org/10.1016/j.dss.2013.01.024

 

Sockolow, P. S., Bowles, K. H., Adelsberger, M. C., Chittams, J. L., & Liao, C. (2014).

Impact   of   Homecare   Electronic   Health   Record   on   Timeliness   of   Clinical 

Documentation,    Reimbursement,    and    Patient    Outcomes.    Applied    Clinical Informatics, 

5(2), 445–462. https://doi.org/10.4338/ACI-2013-12-RA-0106

 

Soto,  J.,  Queiroz,  S.,  &  Nogueira,  M.  (2012).  Managing  sensing  and  cooperation  to 

analyze PUE attacks in Cognitive Radio Ad Hoc Networks. 2012 8Th International Conference  on  

Network  and  Service  Management  (Cnsm)  and  2012  Workshop  on Systems Virtualiztion Management 

(Svm).

 

Soufiene,  B.  O.,  Bahattab,  A.  A.,  Trad,  A.,  &  Youssef,  H.  (2016).  Lightweight  and 

confidential data  aggregation in healthcare wireless sensor networks.  Transactions on       

Emerging       Telecommunications       Technologies,       27(4),       576–588. 

https://doi.org/10.1002/ett.2993

 

Steele, R., Lo, A., Secombe, C., & Wong, Y. K. (2009). Elderly persons‘ perception and acceptance  

of  using  wireless  sensor  networks  to  assist  healthcare.  International Journal            of 

           Medical            Informatics,            78(12),            788–801. 

https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2009.08.001

 

Sudha, G. F., Karthik, S., & Kumar, N. S. (2014). Activity aware energy efficient priority based   

multi   patient   monitoring   adaptive   system   for   body   sensor   networks. Technology and 

Health Care, 22(2), 167–177. https://doi.org/10.3233/THC-140782

 

Sugeno,  M.,  fuzzy,  T.  Y.-I.  T.  on,  &  1993,    undefined.  (n.d.).  A  fuzzy-logic-based 

approach to qualitative modeling. Pdfs.Semanticscholar.Org.

 

Sung, W. T., & Chang, K. Y. (2014). Health parameter monitoring via a novel wireless system.        

 Applied         Soft         Computing         Journal,         22,         667–680. 

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.04.036

 

T. Takagi and M. Sugeno. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling 

and control. In EEE Trans. Syst., Man, Cybernatics (Vol. 15, p. 116132). Elsevier.

 

Takakuwa,  K.  M.,  Shofer,  F.  S.,  &  Abbuhl,  S.  B.  (2007).  Strategies  for  Dealing  With 

Emergency   Department   Overcrowding:   A   One-Year   Study   on   How   Bedside Registration  

Affects  Patient  Throughput  Times.  Journal  of  Emergency  Medicine, 32(4), 337–342. 

https://doi.org/10.1016/j.jemermed.2006.07.031

 

Tamura, T., Maeno, S., Hattori, T., Kimura, Y., Kimura, Y., Yoshida, M., & Minato, K. (2014).  

Assessment  of  participant  compliance  with  a  Web-based  home  healthcare system  for  

promoting  specific  health  checkups.  Biocybernetics  and  Biomedical Engineering, 34(1), 63–69. 

https://doi.org/10.1016/j.bbe.2013.12.001

 

Tang, D., Yu, J., Chen, X., & Makis, V. (2015). An optimal condition-based maintenance policy for a 

degrading system subject to the competing risks of soft and hard failure. Computers           and   

        Industrial           Engineering,           83,           100–110. 

https://doi.org/10.1016/j.cie.2015.02.003

 

Tawfik,  H.,  &  Anya,  O.  (2015).  Evaluating  practice-centered  awareness  in  cross- boundary  

telehealth  decision  support  systems.  Telematics  and  Informatics,  32(3), 486–503. 

https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.11.002

 

Taylan,  O.,  Kaya,  D.,  &  Demirbas,  A.  (2016).  An  integrated  multi  attribute  decision

model for energy efficiency processes in petrochemical industry applying fuzzy set

theory.        Energy        Conversion       and       Management,       117,        501–512.

https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.03.048

 

Tegegne, T., & Van Der Weide, T. P. (2014). Enriching queries with user preferences in healthcare.  

   Information     Processing     and     Management,     50(4),     599–620. 

https://doi.org/10.1016/j.ipm.2014.03.004

 

Teijeiro,  T.,  Félix,  P.,  Presedo,  J.,  &  Zamarrón,  C.  (2013).  An  open  platform  for  the 

protocolization  of  home  medical  supervision.  Expert  Systems  with  Applications, 40(7), 

2607–2614. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.11.001

 

Thokala, P., Devlin, N., Marsh, K., Baltussen, R., Boysen, M., Kalo, Z., … Ijzerman, M. (2016).  

Multiple  criteria  decision  analysis  for  health  care  decision  making  -  An introduction: 

Report 1 of the ISPOR MCDA Emerging Good Practices Task Force. Value in Health, 19(1), 1–13. 

https://doi.org/10.1016/j.jval.2015.12.003

 

Tindale,  R.  (2006).  Paediatric  triage  tape.  Emergency  Nurse :  The  Journal  of  the  RCN 

Accident    and    Emergency    Nursing    Association,    13(9),    6.    Retrieved    from 

http://ovidsp.ovid.com/ovidweb.cgi?T=JS&PAGE=reference&D=prem&NEWS=N &AN=27704883

 

Touati,  F.,  &  Tabish,  R.  (2013).  U-healthcare  system:  State-of-the-art  review  and 

challenges.          Journal          of          Medical          Systems,          37(3),         

 9949.

https://doi.org/10.1007/s10916-013-9949-0

 

Traverso,  G.,  Ciccarelli,  G.,  Schwartz,  S.,  Hughes,  T.,  Boettcher,  T.,  Barman,  R.,  … 

Swiston,  A.  (2015).  Physiologic  status  monitoring  via  the  gastrointestinal  tract. PLoS 

ONE, 10(11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0141666

 

Triantaphyllou,  E.  (2000).  Multi-criteria  Decision  Making  Methods:  A  Comparative Study. In 

In Multi-criteria decision making methods: A comparative study (Vol. 44, pp. 5–12). Springer. 

https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3157-6

 

Triantaphyllou,  E.,  Shu,  B.,  Sanchez,  S.  N.,  &  Ray,  T.  (1998).  Multi-criteria  decision 

making:   an   operations   research   approach.   Encyclopedia   of   Electrical   and Electronics 

Engineering, 15(1998), 175–186.

 

Ullah, F., Khelil, A., Sheikh, A. A., Felemban, E., & Bojan, H. M. A. (2013). Towards automated 

self-tagging in emergency health cases. In 2013 IEEE 15th International Conference  on  e-Health  

Networking,  Applications  and  Services,  Healthcom  2013 (pp. 658–663). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/HealthCom.2013.6720758

 

Urovi,  V.,  del  Toro,  O.  J.,  Dubosson,  F.,  Torres,  A.  R.,  &  Schumacher,  M.  I.  (2017). 

COMPOSE:  Using  temporal  patterns  for  interpreting  wearable  sensor  data  with computer 

interpretable guidelines. Computers in Biology and Medicine, 81, 24–31. 

https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2016.11.015

 

Vaidehi,  V.,  Vardhini,  M.,  Yogeshwaran,  H.,  Inbasagar,  G.,  Bhargavi,  R.,  &  Sweetlin 

Hemalatha,  C.  (2013).  Agent  based  health  monitoring  of  elderly people  in  indoor 

environments using wireless sensor networks. In Procedia Computer Science (Vol. 19, pp. 64–71). 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.06.014

 

Valerie, B., & Stewart, T. J. (2002). Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach. 

Springer Science & Business Media.

 

van   Dyk,   L.   (2014).   A   review   of   telehealth   service   implementation   frameworks.

International Journal of Environmental Research and Public Health, 11(2), 1279–

1298. https://doi.org/10.3390/ijerph110201279

 

van Til, J. A., Renzenbrink, G. J., Dolan, J. G., & IJzerman, M. J. (2008). The Use of the

Analytic  Hierarchy  Process  to  Aid  Decision  Making  in  Acquired  Equinovarus Deformity.  

Archives  of  Physical  Medicine  and  Rehabilitation,  89(3),  457–462. 

https://doi.org/10.1016/j.apmr.2007.09.030

 

Varshney,  U.  (2014).  A  model  for  improving  quality  of  decisions  in  mobile  health.

Decision Support Systems, 62, 66–77. https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.03.005 

 

Villalonga,  C.,  Pomares,  H.,  Rojas,  I.,  &  Banos,  O.  (2017).  MIMU-Wear:  Ontology-

based     sensor     selection     for     real-world     wearable     activity     recognition. 

Neurocomputing, 250(2017), 76–100. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.09.125 

 

Villarreal,  V.,  Fontecha,  J.,  Hervas,  R.,  &  Bravo,  J.  (2014).  Mobile  and  ubiquitous architecture for the 

medical control of chronic diseases through the use of intelligent devices:  Using  the  

architecture  for  patients  with  diabetes.   Future  Generation

Computer Systems, 34, 161–175. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.12.013

 

Wang,  J. J., Jing,  Y.  Y., Zhang,  C.  F.,  & Zhao,  J. H.  (2009).  Review  on multi-criteria 

decision   analysis   aid   in   sustainable   energy   decision-making.   Renewable   and 

Sustainable                Energy                Reviews,                13(9),                

2263–2278. https://doi.org/10.1016/j.rser.2009.06.021

 

Wang,  J.,  Qiu,  M.,  &  Guo,  B.  (2017).  Enabling  real-time  information  service  on 

telehealth   system   over   cloud-based   big   data   platform.   Journal   of   Systems 

Architecture, 72, 69–79. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2016.05.003

 

Wang,  S.,  Hu,  H.,  &  Kingdom,  U.  (2012).  Wireless  Sensor  Networks  for  Underwater 

Localization : A Survey. Computer Networks, 54(15), 2688–2710.

 

Wei, L., Lang, C. C., Sullivan, F. M., Boyle, P., Wang, J., Pringle, S. D., & MacDonald,

T.  M.  (2008).  Impact  on  mortality  following  first  acute  myocardial  infarction  of 

distance  between  home  and  hospital:  Cohort  study.  Heart,  94(9),  1141–1146. 

https://doi.org/10.1136/hrt.2007.123612

 

Westergren,  H.,  Ferm,  M.,  &  Häggström,  P.  (2014).  First  evaluation  of  the  paediatric 

version  of  the  Swedish  rapid  emergency  triage  and  treatment  system  shows  good 

reliability. Acta Paediatrica, International Journal of Paediatrics, 103(3), 305–308. 

https://doi.org/10.1111/apa.12491

 

Whaiduzzaman, M., Gani, A., Anuar, N. B., Shiraz, M., Haque, M. N., & Haque, I. T. (2014).     

Cloud     service     selection     using     multicriteria     decision     analysis. 

TheScientificWorldJournal, 2014, 459375. https://doi.org/10.1155/2014/459375

 

WHO. (2013). Surgical Care at the District Hospital. World Health Organization.

 

WHO.  (2014).  [  HeRAMS  ]  Health  Resources  Availability  Mapping  System  Greater Darfur, 

(June), 52.

 

Who  Organization,  W.  H.  (2011).  Disaster  risk  management  for  health  fact  sheets: 

Disaster risk management for health: Children health. Global Platform-May 2011.

 

Widgren, B. R., & Jourak, M. (2011). Medical Emergency Triage and Treatment System (METTS):  A  new 

 protocol  in  primary  triage  and  secondary  priority  decision  in emergency    medicine.    

Journal    of    Emergency    Medicine,    40(6),    623–628. 

https://doi.org/10.1016/j.jemermed.2008.04.003

 

Wind,  Y.,  &  Saaty,  T.  L.  (1980).  Marketing  Applications  of  the  Analytic  Hierarchy 

Process.                Management                Science,                26(7),                

641–658.

https://doi.org/10.1287/mnsc.26.7.641

 

Winkler,  S.,  Schieber,  M.,  Lücke,  S.,  Heinze,  P.,  Schweizer,  T.,  Wegertseder,  D.,  …

Koehler, F. (2011). A new telemonitoring system intended for chronic heart failure patients using 

mobile telephone technology - Feasibility study. International Journal of Cardiology, 153(1), 

55–58. https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2010.08.038

 

Wiseman, D. B., Ellenbogen, R., & Shaffrey, C. I. (2002). Triage for the neurosurgeon.

Neurosurgical Focus, 12(3), E5. https://doi.org/120305 [pii]

 

Wizig, L. H. (2004, May). Method and system for providing a user-selected healthcare services  

package  and  healthcare  services  panel  customized  based  on  a  user‘s selections. Google 

Patents.

 

Woo,  M.  W.,  Lee,  J.  W.,  &  Park,  K.  H.  (2018).  A  reliable  IoT  system  for  Personal 

Healthcare    Devices.    Future    Generation    Computer    Systems,    78,    626–640. 

https://doi.org/10.1016/j.future.2017.04.004

 

Wood, A. (1995). Predicting client/server availability. Computer, 28(4), 41–48.

 

World   Health   Organization.   (1996).   WHO   Investing   in   Health   Research   and 

Development. Report of the Ad Hoc committee on health research relating to future intervention 

options.

 

Xiang,  Y.,  Liu,  Z.,  Liu,  R.,  Sun,  W.,  &  Wang,  W.  (2013).  GeoSVR:  A  map-based 

stateless      VANET      routing.      Ad      Hoc      Networks,      11(7),      2125–2135. 

https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2012.02.015

 

Xiang,  Y.,  &  Zhuang,  J.  (2016).  A  medical  resource  allocation  model  for  serving 

emergency  victims  with  deteriorating  health  conditions.   Annals  of  Operations Research, 

236(1), 177–196. https://doi.org/10.1007/s10479-014-1716-1

 

Xiao,  Y.,  &  Chen,  H.  (2008).  Mobile  telemedicine:  a  computing  and  networking 

perspective. Auerbach Publications.

 

Yaacoub,  E.,  &  Abu-dayya,  A.  (2012).  Multihop  Routing  for  Energy  Efficiency  in Wireless 

Sensor Networks. Wireless Sensor Networks - Technology and Protocols. INTECH Open Access Publisher.

 

Yas,  Q.  M.,  Zaidan,  A.  A.,  Zaidan,  B.  B.,  Rahmatullah,  B.,  &  Karim,  H.  A.  (2017). 

Comprehensive  Insights  into  Evaluation  and  Benchmarking  of  Real-time  Skin Detectors:   

Review,   Open   Issues   &  Challenges,   and   Recommended   Solutions. Measurement.

 

Yassen, M. F., & Tarabia, A. M. K. (2017). Transient analysis of Markovian  queueing system  with  

balking  and  reneging  subject  to  catastrophes  and  server  failures. Applied      Mathematics  

    and      Information      Sciences,      11(4),      1041–1047. 

https://doi.org/10.18576/amis/110410

 

Yi,   C.,   Alfa,   A.   S.,   &   Cai,   J.   (2016).   An   Incentive-Compatible   Mechanism   

for Transmission Scheduling of Delay-Sensitive Medical Packets in E-Health Networks. IEEE       

Transactions       on       Mobile       Computing,       15(10),       2424–2436. 

https://doi.org/10.1109/TMC.2015.2500241

 

Yi, C., Zhao, Z., Cai, J., Lobato De Faria, R., & Zhang, G. (2016). Priority-aware pricing- based 

capacity sharing scheme for beyond-wireless body area networks. Computer Networks, 98, 29–43. 

https://doi.org/10.1016/j.comnet.2016.01.010

 

Yoon, K., & Hwang, C.-L. (1995). Multiple attribute decision making: an introduction.

Sage Publications Thousand Oaks CA (Vol. 104). Sage publications.

 

Yuan,  X.,  Li,  C.,  Song,  Y.,  Yang,  L.,  &  Ullah,  S.  (2015).  On  energy-saving  in  e-healthcare:  A  directional  MAC  protocol  for  WBAN.  In  2015  IEEE  Globecom

Workshops,      GC      Wkshps      2015      -      Proceedings      (pp.      1–6).      IEEE. 

https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2015.7414214

 

Zachariasse, J. M., Seiger, N., Rood, P. P. M., Alves, C. F., Freitas, P., Smit, F. J., … Moll, H. 

A. (2017). Validity of the Manchester triage system in emergency care: A prospective       

observational       study.       PLoS       ONE,       12(2),       e0170811. 

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0170811

 

Zaidan, A. A., Karim, H. A., Ahmad, N. N., Zaidan, B. B.,  & Kiah, M.  L. M. (2015). Robust 

Pornography Classification Solving the Image Size Variation Problem Based on  Multi-Agent  

Learning.  Journal  of  Circuits  Systems  and  Computers,  24(2),  37. 

https://doi.org/10.1142/s0218126615500231

 

Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Al-Haiqi, A., Kiah, M. L. M., Hussain, M., & Abdulnabi,

M. (2015). Evaluation and selection of open-source EMR software packages based on integrated AHP 

and TOPSIS.  Journal of Biomedical Informatics, 53, 390–404. 

https://doi.org/10.1016/j.jbi.2014.11.012

 

Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Albahri, O. S., Alsalem, M. A., Albahri, A. S., Yas, Q. M., &  

Hashim,  M.  (2018).  A  review  on  smartphone  skin  cancer  diagnosis  apps  in evaluation and 

benchmarking: coherent taxonomy, open issues and recommendation pathway   solution.   Health   and  

 Technology.   https://doi.org/10.1007/s12553-018- 0223-9

 

Zaidan, A. A., Zaidan, B. B., Qahtan, M. Y., Albahri, O. S., Albahri, A. S., Alaa, M., … Lim,   C.  

 K.   (2018).   A   survey   on   communication   components   for   IoT-based technologies    in   

 smart    homes.    Telecommunication    Systems,    69(1),    1–25. 

https://doi.org/10.1007/s11235-018-0430-8

 

Zane, R. D., & Biddinger, P. (2011). Home Health Patient Assessment Tools: Preparing for Emergency 

Triage. Abt Associates.

 

Zanjal, S. V., & Talmale, G. R. (2016). Medicine Reminder and Monitoring System for Secure   Health 

  Using   IOT.   Physics   Procedia,   78(December   2015),   471–476. 

https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.02.090

 

Zarabzadeh, A., O‘Donoghue, J., O‘Connor, Y., O‘Kane, T., Woodworth, S., Gallagher, J., & O‘Connor, 

S. (2013). Variation in health care providers‘ perceptions: Decision making based on patient vital 

signs. Journal of Decision Systems, 22(3), 168–189. https://doi.org/10.1080/12460125.2013.817063

 

Zardari, N. H., Ahmed, K., Shirazi, S. M., & Yusop, Z. Bin. (2015). Weighting Methods and  their  

Effects  on  Multi-Criteria  Decision  Making  Model  Outcomes  in  Water Resources  Management.  

International  Journal  of  Operarations  Research,  10(2), 56–66. 

https://doi.org/10.1007/978-3-319-12586-2

 

Zhang,  J.,  Goode,  K.  M.,  Cuddihy,  P.  E.,  &  Cleland,  J.  G.  F.  (2009).  Predicting 

hospitalization  due  to  worsening  heart  failure  using  daily  weight  measurement: Analysis  

of  the  Trans-European  Network-Home-Care  Management  System  (TEN- HMS)     study.     European  

   Journal     of     Heart     Failure,     11(4),     420–427. 

https://doi.org/10.1093/eurjhf/hfp033

 

Zhang,  K.,  Liang,  X.,  Baura,  M.,  Lu,  R.,  & Shen,  X.  (2014).  PHDA:  A  priority based 

health  data  aggregation  with  privacy  preservation  for  cloud  assisted  WBANs.

Information Sciences, 284, 130–141. https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.06.011

 

Zhang,  Z.,  Buckler,  E.  S.,  Casstevens,  T.  M.,  &  Bradbury,  P.  J.  (2009).  Software

engineering the mixed model for genome-wide association studies on large samples. Briefings      in 

     Bioinformatics      (Vol.      10).      IEEE      Computer      Society. 

https://doi.org/10.1093/bib/bbp050

 

Zhao,  Y.,  &  Kerkhoff,  H.  G.  (2014).  Design  of  an  embedded  health  monitoring 

infrastructure for accessing multi-processor SoC degradation. In Proceedings - 2014 17th  Euromicro 

 Conference  on  Digital  System  Design,  DSD  2014  (pp.  154–160). IEEE. 

https://doi.org/10.1109/DSD.2014.80

 

Zheng,  G.,  Ning,  Y.,  &  Wang,  M.  (2010).  Energy  efficient  geography-based  data forwarding 

  algorithm   for   multi-hop   wireless   sensor   network.   Proceedings   - International  

Conference  on  Electrical  and  Control  Engineering,  ICECE  2010. 

https://doi.org/10.1109/iCECE.2010.1263

 

Zheng, Z., Zhang, Y., & Lyu, M. R. (2010). Distributed QoS evaluation for real-world Web  services. 

 ICWS  2010  -  2010  IEEE  8th  International  Conference  on  Web Services, 83–90. 

https://doi.org/10.1109/ICWS.2010.10

 

Zhu-juan,  W.  (2015).  Emergency  Treatment  in  Smart  Terminal-based  E-healthcare Networks, 

(Iccsnt), 1178–1181.

 

Zionts, S. (1979). MCDM—If Not a Roman Numeral, Then What? Interfaces, 9(4), 94– 101. 

https://doi.org/10.1287/inte.9.4.94

 

Spada, E. J., & Kim, Y. (2018, May 15). Fault tolerant clock network. Google Patents.

 

 

 

 

 

       

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


This material may be protected under Copyright Act which governs the making of photocopies or reproductions of copyrighted materials.
You may use the digitized material for private study, scholarship, or research.

Back to previous page

Installed and configured by Bahagian Automasi, Perpustakaan Tuanku Bainun, Universiti Pendidikan Sultan Idris
If you have enquiries with this repository, kindly contact us at pustakasys@upsi.edu.my or Whatsapp +60163630263 (Office hours only)