Detalles de la búsqueda
1.
Prediction of left ventricular ejection fraction changes in heart failure patients using machine learning and electronic health records: a multi-site study.
Sci Rep
; 13(1): 294, 2023 01 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36609415
2.
Characterizing variability of electronic health record-driven phenotype definitions.
J Am Med Inform Assoc
; 30(3): 427-437, 2023 02 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36474423
3.
Design and validation of a FHIR-based EHR-driven phenotyping toolbox.
J Am Med Inform Assoc
; 29(9): 1449-1460, 2022 08 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35799370
4.
Development of a repository of computable phenotype definitions using the clinical quality language.
JAMIA Open
; 4(4): ooab094, 2021 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34926996
5.
CQL4NLP: Development and Integration of FHIR NLP Extensions in Clinical Quality Language for EHR-driven Phenotyping.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2021: 624-633, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34457178
6.
StayHome: A FHIR-Native Mobile COVID-19 Symptom Tracker and Public Health Reporting Tool.
Online J Public Health Inform
; 13(1): e2, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33936522
7.
Toward cross-platform electronic health record-driven phenotyping using Clinical Quality Language.
Learn Health Syst
; 4(4): e10233, 2020 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33083538
8.
Considerations for Improving the Portability of Electronic Health Record-Based Phenotype Algorithms.
AMIA Annu Symp Proc
; 2019: 755-764, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32308871
9.
Evaluating the Portability of an NLP System for Processing Echocardiograms: A Retrospective, Multi-site Observational Study.
AMIA Annu Symp Proc
; 2019: 190-199, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32308812
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