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Characterizing Subgroups of High-Need, High-Cost Patients Based on Their Clinical Conditions: a Machine Learning-Based Analysis of Medicaid Claims Data.
Nuti, Sudhakar V; Doupe, Patrick; Villanueva, Blanca; Scarpa, Joseph; Bruzelius, Emilie; Baum, Aaron.
Afiliación
  • Nuti SV; Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
  • Doupe P; Department of Health System Design and Global Health, and the Arnhold Institute for Global Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Villanueva B; Zalando, Inc., Berlin, Germany.
  • Scarpa J; CYNGN, Inc., California, USA.
  • Bruzelius E; Department of Health System Design and Global Health, and the Arnhold Institute for Global Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Baum A; Department of Health System Design and Global Health, and the Arnhold Institute for Global Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
J Gen Intern Med ; 34(8): 1406-1408, 2019 08.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30887432
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Revisión de Utilización de Seguros / Medicaid / Costos de la Atención en Salud / Aprendizaje Automático / Necesidades y Demandas de Servicios de Salud Tipo de estudio: Health_economic_evaluation Límite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: J Gen Intern Med Asunto de la revista: MEDICINA INTERNA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
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