Zobrazeno 1 - 10
of 63
pro vyhledávání: '"Kugic A"'
Autor:
Amila Kugic, Ingrid Martin, Luise Modersohn, Peter Pallaoro, Markus Kreuzthaler, Stefan Schulz, Martin Boeker
Publikováno v:
Journal of Medical Internet Research, Vol 26, p e57852 (2024)
BackgroundClinical narratives are essential components of electronic health records. The adoption of electronic health records has increased documentation time for hospital staff, leading to the use of abbreviations and acronyms more frequently. This
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ca5b9f218e88402892464622eec14a6e
Publikováno v:
BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol 24, Iss 1, Pp 1-12 (2024)
Abstract Background Oxygen saturation, a key indicator of COVID-19 severity, poses challenges, especially in cases of silent hypoxemia. Electronic health records (EHRs) often contain supplemental oxygen information within clinical narratives. Streaml
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/db5128af22de44009d9ec623a2600f34
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:
In Journal of Biomedical Informatics November 2023 147
Autor:
Abdulnazar, Akhila1,2 (AUTHOR), Kugic, Amila1 (AUTHOR), Schulz, Stefan1 (AUTHOR), Stadlbauer, Vanessa2,3 (AUTHOR), Kreuzthaler, Markus1 (AUTHOR) markus.kreuzthaler@medunigraz.at
Publikováno v:
BMC Medical Informatics & Decision Making. 1/31/2024, Vol. 24 Issue 1, p1-12. 12p.
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:
Studies in Health Technology & Informatics; 2024, Vol. 316, p695-699, 5p
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:
Caring is Sharing – Exploiting the Value in Data for Health and Innovation ISBN: 9781643683881
A semi-structured clinical problem list containing ∼1.9 million de-identified entries linked to ICD-10 codes was used to identify closely related real-world expressions. A log-likelihood based co-occurrence analysis generated seed-terms, which were
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0f1822d5f5677cf10384f0924a3a3182
https://doi.org/10.3233/shti230279
https://doi.org/10.3233/shti230279
Publikováno v:
Studies in Health Technology & Informatics; 2023, Vol. 309, p78-82, 5p, 1 Chart