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Rapid identification of chronic kidney disease in electronic health record database using computable phenotype combining a common data model.
Wang, Huai-Yu; Du, Jian; Yang, Yu; Lin, Hongbo; Bao, Beiyan; Ding, Guohui; Yang, Chao; Kong, Guilan; Zhang, Luxia.
Afiliação
  • Wang HY; National Institute of Health Data Science at Peking University, Beijing 100191, China.
  • Du J; School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China.
  • Yang Y; National Institute of Health Data Science at Peking University, Beijing 100191, China.
  • Lin H; National Institute of Health Data Science at Peking University, Beijing 100191, China.
  • Bao B; Yinzhou District Center for Disease Control and Prevention, Ningbo, Zhejiang 315199, China.
  • Ding G; Renal Division, Ningbo Yinzhou No. 2 Hospital; Ningbo Urology and Nephrology Hospital, Ningbo, Zhejiang 315192, China.
  • Yang C; National Institute of Health Data Science at Peking University, Beijing 100191, China.
  • Kong G; School of Computer Science, Shenyang Aerospace University, Shenyang, Liaoning 110136, China.
  • Zhang L; Renal Division, Department of Medicine, Peking University First Hospital, Peking University Institute of Nephrology, Beijing, China.
Chin Med J (Engl) ; 136(7): 874-876, 2023 04 05.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36848186
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Insuficiência Renal Crônica / Registros Eletrônicos de Saúde Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Chin Med J (Engl) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: China
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Insuficiência Renal Crônica / Registros Eletrônicos de Saúde Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Chin Med J (Engl) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: China