Automatic Estimation of the Most Likely Drug Combination in Electronic Health Records Using the Smooth Algorithm: Development and Validation Study.

Ouchi, Dan; Giner-Soriano, Maria; Gómez-Lumbreras, Ainhoa; Vedia Urgell, Cristina; Torres, Ferran; Morros, Rosa

Ouchi, Dan; Giner-Soriano, Maria; Gómez-Lumbreras, Ainhoa; Vedia Urgell, Cristina; Torres, Ferran; Morros, Rosa.

Afiliação

Ouchi D; Fundació Institut Universitari per a la recerca a l'Atenció Primària de Salut Jordi Gol i Gurina, Barcelona, Spain.
Giner-Soriano M; Facultat de Medicina. Departament de Farmacologia, Toxicologia i Terapèutica, Universitat Autònoma de Barcelona, Bellaterra (Cerdanyola del Vallés), Spain.
Gómez-Lumbreras A; Fundació Institut Universitari per a la recerca a l'Atenció Primària de Salut Jordi Gol i Gurina, Barcelona, Spain.
Vedia Urgell C; Facultat de Medicina. Departament de Farmacologia, Toxicologia i Terapèutica, Universitat Autònoma de Barcelona, Bellaterra (Cerdanyola del Vallés), Spain.
Torres F; Unitat de Farmacia. Servei d'Atenció Primaria Barcelonès Nord i Maresme, Institut Català de la Salut, Barcelona, Spain.
Morros R; Fundació Institut Universitari per a la recerca a l'Atenció Primària de Salut Jordi Gol i Gurina, Barcelona, Spain.

JMIR Med Inform ; 10(11): e37976, 2022 Nov 15.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36378514

Palavras-chave

EHR; adherence; algorithms; automation; complex drug patterns; data mining; drug combination; drug exposition; drug utilization; electronic health records; medication; polypharmacy; therapy; treatment

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies Aspecto: Patient_preference Idioma: En Revista: JMIR Med Inform Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Espanha País de publicação: Canadá

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google