Detalles de la búsqueda
1.
An automated causality assessment algorithm to detect drug-induced liver injury in electronic medical record data.
Pharmacoepidemiol Drug Saf
; 23(6): 601-8, 2014 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24920207
2.
Timing Matters: A Machine Learning Method for the Prioritization of Drug-Drug Interactions Through Signal Detection in the FDA Adverse Event Reporting System and Their Relationship with Time of Co-exposure.
Drug Saf
; 2024 Apr 30.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38687463
3.
Finding Needles in the Haystack: Clinical Utility Score for Prioritisation (CUSP), an Automated Approach for Identifying Spontaneous Reports with the Highest Clinical Utility.
Drug Saf
; 46(9): 847-855, 2023 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37535258
4.
Identifying Safety Subgroups at Risk: Assessing the Agreement Between Statistical Alerting and Patient Subgroup Risk.
Drug Saf
; 46(6): 601-614, 2023 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37131012
5.
Spontaneous adverse event reports of Stevens-Johnson syndrome/toxic epidermal necrolysis: detecting associations with medications.
Pharmacoepidemiol Drug Saf
; 21(3): 289-96, 2012 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22139991
6.
Engaging Patients via Online Healthcare Fora: Three Pharmacovigilance Use Cases.
Front Pharmacol
; 13: 901355, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35721140
7.
Children orphaned by AIDS: a global perspective.
Semin Pediatr Infect Dis
; 14(1): 25-31, 2003 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-12748919
8.
Mass orphanhood in the era of HIV/AIDS.
BMJ
; 324(7331): 185-6, 2002 Jan 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-11809631
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