Detalles de la búsqueda
1.
Identifying Young Adults at High Risk for Weight Gain Using Machine Learning.
J Surg Res
; 291: 7-16, 2023 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37329635
2.
Obesity and "obesity-related" cancers: are there body mass index cut-points?
Int J Obes (Lond)
; 46(10): 1770-1777, 2022 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35817851
3.
Simultaneous spatial smoothing and outlier detection using penalized regression, with application to childhood obesity surveillance from electronic health records.
Biometrics
; 78(1): 324-336, 2022 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33215685
4.
Obesity and BMI Cut Points for Associated Comorbidities: Electronic Health Record Study.
J Med Internet Res
; 23(8): e24017, 2021 08 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34383661
5.
Weight Loss for Patients With Obesity: An Analysis of Long-Term Electronic Health Record Data.
Med Care
; 58(3): 265-272, 2020 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31876663
6.
Electronic Health Record Data Versus the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES): A Comparison of Overweight and Obesity Rates.
Med Care
; 55(6): 598-605, 2017 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28079710
7.
Using Electronic Health Records to Examine Disease Risk in Small Populations: Obesity Among American Indian Children, Wisconsin, 2007-2012.
Prev Chronic Dis
; 13: E29, 2016 Feb 25.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26916900
8.
Roles of Clinician, Patient, and Community Characteristics in the Management of Pediatric Upper Respiratory Tract Infections.
Ann Fam Med
; 13(6): 529-36, 2015 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26553892
9.
Sparse modeling of spatial environmental variables associated with asthma.
J Biomed Inform
; 53: 320-9, 2015 Feb.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25533437
10.
The Prevalence of Type 2 Diabetes Mellitus in a Wisconsin Hmong Patient Population.
WMJ
; 114(5): 190-5, 2015 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26726339
11.
Estimating Wisconsin asthma prevalence using clinical electronic health records and public health data.
Am J Public Health
; 104(1): e65-73, 2014 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24228643
12.
The theory and application of UW ehealth-PHINEX, a clinical electronic health record-public health information exchange.
WMJ
; 111(3): 124-33, 2012 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22870558
13.
Association between neighborhood food environments and bariatric surgery outcomes.
Surg Obes Relat Dis
; 18(12): 1357-1364, 2022 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36123294
14.
Association Between Medicaid Status, Social Determinants of Health, and Bariatric Surgery Outcomes.
Ann Surg Open
; 2(1): e028, 2021 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33912867
15.
Modeling Asthma Exacerbations from Electronic Health Records.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2020: 98-107, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32477628
16.
Association Between Dehydration and Falls.
Mayo Clin Proc Innov Qual Outcomes
; 4(3): 259-265, 2020 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32542217
17.
Circannual growth in Wisconsin children and adolescents: Identifying optimal periods of obesity prevention.
Pediatr Obes
; 15(1): e12572, 2020 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31595686
18.
Patient Engagement and Attitudes Toward Using the Electronic Medical Record for Medical Research: The 2015 Greater Plains Collaborative Health and Medical Research Family Survey.
JMIR Res Protoc
; 8(3): e11148, 2019 Mar 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30860485
19.
Medical informatics in population health: building Wisconsin's strategic framework for health information technology.
WMJ
; 105(1): 16-20, 2006 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-16676485
20.
Prevalence and Predictors of Unhealthy Weight Gain in Pregnancy.
WMJ
; 115(5): 233-7, 2016 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29095584