Signal from the noise: A mixed graphical and quantitative process mining approach to evaluate care pathways applied to emergency stroke care.

Noshad, Morteza; Rose, Christian C; Chen, Jonathan H

Noshad, Morteza; Rose, Christian C; Chen, Jonathan H.

Afiliación

Noshad M; Stanford Center for Biomedical Informatics Research, Stanford University, Stanford, CA, United States.
Rose CC; Department of Emergency Medicine, Stanford University, United States. Electronic address: ccrose@stanford.edu.
Chen JH; Stanford Center for Biomedical Informatics Research, Stanford University, Stanford, CA, United States; Division of Hospital Medicine, Stanford University, Stanford, CA, United States.

J Biomed Inform ; 127: 104004, 2022 03.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35085813

Asunto(s)

Accidente Cerebrovascular Isquémico; Accidente Cerebrovascular; Vías Clínicas; Registros Electrónicos de Salud; Humanos; Persona de Mediana Edad; Accidente Cerebrovascular/diagnóstico; Accidente Cerebrovascular/terapia; Activador de Tejido Plasminógeno

Palabras clave

Big data; Process mining; Quality improvement (QI); Stroke; Unsupervised machine learning

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Accidente Cerebrovascular / Accidente Cerebrovascular Isquémico Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies / Qualitative_research Límite: Humans / Middle aged Idioma: En Revista: J Biomed Inform Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google