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Using item response theory with health system data to identify latent groups of patients with multiple health conditions.
Prenovost, Katherine M; Fihn, Stephan D; Maciejewski, Matthew L; Nelson, Karin; Vijan, Sandeep; Rosland, Ann-Marie.
Afiliação
  • Prenovost KM; Department of Psychiatry, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, Michigan, United States of America.
  • Fihn SD; Department of Internal Medicine, University of Washington, Seattle, Washington, United States of America.
  • Maciejewski ML; VA Durham Center for Health Services Research and Development in Primary Care, Department of Veterans Affairs, Durham, North Carolina, United States of America.
  • Nelson K; School of Medicine, Duke University, Durham, North Carolina, United States of America.
  • Vijan S; VA Puget Sound Center of Innovation for Veteran-Centered and Value-Driven Care, Department of Veterans Affairs, Seattle, Washington, United States of America.
  • Rosland AM; School of Medicine, University of Washington, Seattle, Washington, United States of America.
PLoS One ; 13(11): e0206915, 2018.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30475823
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Temas: Geral Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Veteranos / Interpretação Estatística de Dados / Seleção de Pacientes / Registros Eletrônicos de Saúde / Multimorbidade Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Aged / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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