Optimizing large real-world data analysis with parquet files in R: A step-by-step tutorial.

Abdelaziz, Abdullah I; Hanson, Kent A; Gaber, Charles E; Lee, Todd A

Abdelaziz, Abdullah I; Hanson, Kent A; Gaber, Charles E; Lee, Todd A.

Afiliação

Abdelaziz AI; Department of Pharmacy Systems, Outcomes and Policy, College of Pharmacy, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA.
Hanson KA; Department of Pharmacy Systems, Outcomes and Policy, College of Pharmacy, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA.
Gaber CE; Department of Pharmacy Systems, Outcomes and Policy, College of Pharmacy, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA.
Lee TA; Department of Pharmacy Systems, Outcomes and Policy, College of Pharmacy, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois, USA.

Pharmacoepidemiol Drug Saf ; 33(3): e5728, 2024 Mar.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37984998

Assuntos

Análise de Dados; Armazenamento e Recuperação da Informação; Humanos; Bases de Dados Factuais

Palavras-chave

R; big data; cohort building; open science; pharmacoepidemiology; real-world data

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Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Armazenamento e Recuperação da Informação / Análise de Dados Limite: Humans Idioma: En Revista: Pharmacoepidemiol Drug Saf Assunto da revista: EPIDEMIOLOGIA / TERAPIA POR MEDICAMENTOS Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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