Zobrazeno 1 - 10
of 65
pro vyhledávání: '"Culley, Joan M."'
Chemical Mass Casualty Incidents (MCI) place a heavy burden on hospital staff and resources. Machine Learning (ML) tools can provide efficient decision support to caregivers. However, ML models require large volumes of data for the most accurate resu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.00642
Autor:
Allison, Kendra, Dawson, Robin M., Messias, DeAnne K. Hilfinger, Culley, Joan M., Brown, Nancy
Publikováno v:
Journal of Early Adolescence; Aug2024, Vol. 44 Issue 7, p882-908, 27p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Eckardt, Patricia, Culley, Joan M., Corwin, Elizabeth, Richmond, Therese, Dougherty, Cynthia, Pickler, Rita H., Krause-Parello, Cheryl A., Roye, Carol F., Rainbow, Jessica G., DeVon, Holli A.
Publikováno v:
In Nursing Outlook November-December 2017 65(6):726-736
Autor:
Culley, Joan M., Richter, Jane, Donevant, Sara, Tavakoli, Abbas, Craig, Jean, DiNardi, Salvatore
Publikováno v:
In Journal of Emergency Nursing July 2017 43(4):333-338
Publikováno v:
JMIR mHealth and uHealth, Vol 6, Iss 6, p e10727 (2018)
BackgroundChemical exposures pose a significant threat to life. A rapid assessment by first responders and emergency nurses is required to reduce death and disability. Currently, no informatics tools exist to process victims of chemical exposures eff
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ac13cbc41cf647f8ade0899de4f12b8e
Publikováno v:
In Journal of Emergency Nursing September 2014 40(5):453-460
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Nursing Education Perspectives (National League for Nursing). 2012, Vol. 33 Issue 1, p51-54. 4p.