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Predicting Clinical Outcomes from Emergency Department Electronic Health Records: Feasibility of Machine Learning Models

Autor: Knispel, Felix, Bienzeisler, Jonas, Kombeiz, Alexander, Majeed, Raphael W., Röhrig, Rainer, Kutafina, Ekaterina

Publikováno v: 67. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 13. Jahreskongress der Technologie-und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. (TMF); 20220821-20220825; sine loco [digital]; DOCAbstr. 110 /20220819/

Introduction: The emergency department is often the first source of patient data in hospitals. It is therefore the first opportunity to make accurate predictions about patient outcomes such as hospital length of stay (LOS). Those predictions are of h

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::008c27875a884cdd7947b7a29ec0cd04

Notaufnahmesurveillance am RKI mittels Routinedaten aus dem AKTIN-Notaufnahmeregister

Autor: Greiner, Timo, Boender, T. Sonia, Greiner, Felix, Ehrentreich, Saskia, Kocher, Theresa, Wagner, Birte, Ullrich, Alexander, Schranz, Madlen, Grabenhenrich, Linus, Bienzeisler, Jonas, Kombeiz, Alexander, Blaschke, Sabine, Dormann, Harald, SUMO-Team, AKTIN Research Group

Die syndromische Surveillance mit Daten aus dem AKTIN-Notaufnahmeregister hat das Ziel, die aktuelle Inanspruchnahme einer Auswahl von Notaufnahmen in Deutschland zu beobachten und verschiedene Indikatoren, wie z. B. die Gründe für eine Vorstellung

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1559::bd281d5968a64b61227dce1b0933e1df
http://edoc.rki.de/176904/9447

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Local Approval Processes in a Federated and Distributed Research Infrastructure - Lessons Learned from the AKTIN-Project.

Autor: KOMBEIZ, Alexander, BIENZEISLER, Jonas, EHRENTREICH, Saskia, RÖHRIG, Rainer, MAJEED, Raphael W.

Publikováno v: Studies in Health Technology & Informatics; 2023, Vol. 302, p362-363, 2p