Zobrazeno 1 - 10
of 59
pro vyhledávání: '"Zoch, M"'
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.
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. 85 /20220819/
Einleitung: In Deutschland haben sich Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) zur Qualitätsmessung der stationären Versorgung etabliert [ref:1], [ref:2], [ref:3], [ref:4], [ref:5], [ref:6], [ref:7]. Trotz [zum vollständigen Text ge
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e21ca52560668b308a94c421e369e1db
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. 153 /20220819/
Introduction: Secondary use of clinical data is essential for generating evidence in medical research. To harmonize data it is beneficial to use common data models (CDM) [ref:1]. The Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) CDM from the Obse
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2ebb56e0a585dba87d02ee3d390230bb
Publikováno v:
66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 12. Jahreskongress der Technologie-und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. (TMF); 20210926-20210930; sine loco [digital]; DOCAbstr. 170 /20210924/
The Observational Health Data Science and Informatics (OHDSI) is an international collaboration that enables researchers to conduct observational studies around the globe based on standardized data and methods that was founded in 2014 [ref:1]. OHDSI
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::eed2a341905f5cb8d4b7208e9c84e06d
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.