Cox regression increases power to detect genotype-phenotype associations in genomic studies using the electronic health record.

Hughey, Jacob J; Rhoades, Seth D; Fu, Darwin Y; Bastarache, Lisa; Denny, Joshua C; Chen, Qingxia

Hughey, Jacob J; Rhoades, Seth D; Fu, Darwin Y; Bastarache, Lisa; Denny, Joshua C; Chen, Qingxia.

Afiliação

Hughey JJ; Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA. jakejhughey@gmail.com.
Rhoades SD; Department of Biological Sciences, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA. jakejhughey@gmail.com.
Fu DY; Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA.
Bastarache L; Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA.
Denny JC; Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA.
Chen Q; Department of Biomedical Informatics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA.

BMC Genomics ; 20(1): 805, 2019 Nov 04.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31684865

Assuntos

Registros Eletrônicos de Saúde; Genômica; Genótipo; Fenótipo; Modelos de Riscos Proporcionais; Estudo de Associação Genômica Ampla; Humanos; Neoplasias/genética

Palavras-chave

Cox regression; Electronic health record; GWAS; Time-to-event modeling

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fenótipo / Modelos de Riscos Proporcionais / Genômica / Registros Eletrônicos de Saúde / Genótipo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Genomics Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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