Zobrazeno 1 - 10
of 47
pro vyhledávání: '"Canelón, Silvia P."'
Autor:
Balocchi, Cecilia, Bai, Ray, Liu, Jessica, Canelón, Silvia P., George, Edward I., Chen, Yong, Boland, Mary R.
Stillbirth and preterm birth are major public health challenges. Using a Bayesian spatial model, we quantified patient-specific and neighborhood risks of stillbirth and preterm birth in the city of Philadelphia. We linked birth data from electronic h
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.04981
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Canelón, Silvia P. a, Burris, Heather H. b, Levine, Lisa D. c, Boland, Mary Regina a, d, e, f, *
Publikováno v:
In International Journal of Medical Informatics January 2021 145
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Uncovering Patterns for Adverse Pregnancy Outcomes with Spatial Analysis: Evidence from Philadelphia
Autor:
Balocchi, Cecilia, Bai, Ray, Liu, Jessica, Canelón, Silvia P., George, Edward I., Chen, Yong, Boland, Mary R.
We introduce a spatial model for analyzing patient-specific and neighborhood risks of stillbirth and preterm birth in Philadelphia. Using electronic health records and census tract data, we find that both patient-level characteristics (e.g. self-iden
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c179778c54e23777fc357485fdc603fa