Detalles de la búsqueda
1.
A methodology of phenotyping ICU patients from EHR data: High-fidelity, personalized, and interpretable phenotypes estimation.
J Biomed Inform
; 148: 104547, 2023 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37984547
2.
Estimating summary statistics for electronic health record laboratory data for use in high-throughput phenotyping algorithms.
J Biomed Inform
; 78: 87-101, 2018 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29369797
3.
A methodology of phenotyping ICU patients from EHR data: high-fidelity, personalized, and interpretable phenotypes estimation.
medRxiv
; 2023 Aug 25.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37662404
4.
Using time-delayed mutual information to discover and interpret temporal correlation structure in complex populations.
Chaos
; 22(1): 013111, 2012 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22462987
5.
Estimation of time-delayed mutual information and bias for irregularly and sparsely sampled time-series.
Chaos Solitons Fractals
; 45(6): 853-860, 2012 Jun 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22536009
6.
A statistical dynamics approach to the study of human health data: resolving population scale diurnal variation in laboratory data.
Phys Lett A
; 374(9): 1159-1164, 2010 Feb 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20544004
7.
Persistent chaos in high dimensions.
Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys
; 74(5 Pt 2): 057201, 2006 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-17280024
8.
Dynamical phenotyping: using temporal analysis of clinically collected physiologic data to stratify populations.
PLoS One
; 9(6): e96443, 2014.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24933368
9.
Population physiology: leveraging electronic health record data to understand human endocrine dynamics.
PLoS One
; 7(12): e48058, 2012.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23272040
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