PaFloChar: An Innovating Approach to Characterise Patient Flows in Myocardial Infarction.

Pinaire, Jessica; Azé, Jérôme; Bringay, Sandra; Poncelet, Pascal; Genolini, Christophe; Landais, Paul

Pinaire, Jessica; Azé, Jérôme; Bringay, Sandra; Poncelet, Pascal; Genolini, Christophe; Landais, Paul.

Afiliación

Pinaire J; UPRES EA2415, Montpellier University, France.
Azé J; LIRMM, UMR 5506, Montpellier University, Montpellier, France.
Bringay S; LIRMM, UMR 5506, Montpellier University, Montpellier, France.
Poncelet P; LIRMM, UMR 5506, Montpellier University, Montpellier, France.
Genolini C; Start'up Zebrys, Toulouse, France.
Landais P; UPRES EA2415, Montpellier University, France.

Stud Health Technol Inform ; 247: 391-395, 2018.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-29677989

Asunto(s)

Hospitalización; Infarto del Miocardio/terapia; Costos y Análisis de Costo; Toma de Decisiones; Sistemas de Apoyo a Decisiones Clínicas; Humanos

Palabras clave

Healthcare Trajectories; Longitudinal Data; Myocardial Infarction; Patient Flows; Prospective Payment System; Spatio-temporal Pattern Mining

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Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Hospitalización / Infarto del Miocardio Tipo de estudio: Guideline / Health_economic_evaluation / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Stud Health Technol Inform Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA / PESQUISA EM SERVICOS DE SAUDE Año: 2018 Tipo del documento: Article País de afiliación: Francia

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