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NEW QUESTION: 1
The process of comparing the outcomes of HIM abstracting functions at your facility with those of comparable departments of superior performance in other health care facilities to help improve accuracy and quality is referred to as
A. focused review.
B. peer review.
C. occurrence screening.
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Answer: D

NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a scries of questions that present the same scenario. Each question In the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question In this section, you will NOT be able to return to It. As a result, these questions will not appear In the review screen.
Your network contains an Active Directory domain named contoso.com. The domain contains mulbple Hyper-V hosts.
You need to deploy several critical line-of-business applications to the network; to meet the following requirements:
*The resources of the applications must be isolated from the physical host.
*Each application must be prevented from accessing the resources of the other applications.
*The configurations of the applications must be accessible only from the operating system that hosts the application.
Solution: You deploy a separate Windows container for each application.
Does this meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: A

NEW QUESTION: 3
When data discovery is undertaken, three main approaches or strategies are commonly used to determine what the type of data, its format, and composition are for the purposes of classification.
Which of the following is NOT one of the three main approaches to data discovery?
A. Content analysis
B. Hashing
C. Metadata
D. Labels
Answer: B
Explanation:
Explanation
Hashing involves taking a block of data and, through the use of a one-way operation, producing a fixed-size value that can be used for comparison with other data. It is used primarily for protecting data and allowing for rapid comparison when matching data values such as passwords. Labels involve looking for header information or other categorizations of data to determine its type and possible classifications. Metadata involves looking at information attributes of the data, such as creator, application, type, and so on, in determining classification. Content analysis involves examining the actual data itself for its composition and classification level.