Detalles de la búsqueda
1.
Antipsychotic drugs and risks of myocardial infarction: a self-controlled case series study.
Eur Heart J
; 36(16): 984-92, 2015 Apr 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25005706
2.
Machine learning models in electronic health records can outperform conventional survival models for predicting patient mortality in coronary artery disease.
PLoS One
; 13(8): e0202344, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30169498
3.
Time spent at blood pressure target and the risk of death and cardiovascular diseases.
PLoS One
; 13(9): e0202359, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30183734
4.
Integrating Bio-ontologies and Controlled Clinical Terminologies: From Base Pairs to Bedside Phenotypes.
Methods Mol Biol
; 1446: 275-287, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27812950
5.
The tip of the iceberg: challenges of accessing hospital electronic health record data for biological data mining.
BioData Min
; 9: 29, 2016.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27688810
6.
Using big data from health records from four countries to evaluate chronic disease outcomes: a study in 114 364 survivors of myocardial infarction.
Eur Heart J Qual Care Clin Outcomes
; 2(3): 172-183, 2016 Jul 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29474617
7.
Big biomedical data and cardiovascular disease research: opportunities and challenges.
Eur Heart J Qual Care Clin Outcomes
; 1(1): 9-16, 2015 Jul 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29474568
8.
Defining disease phenotypes using national linked electronic health records: a case study of atrial fibrillation.
PLoS One
; 9(11): e110900, 2014.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25369203
9.
Data resource profile: cardiovascular disease research using linked bespoke studies and electronic health records (CALIBER).
Int J Epidemiol
; 41(6): 1625-38, 2012 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23220717
Resultados
1 -
9
de 9
1
Próxima >
>>