Countering imbalanced datasets to improve adverse drug event predictive models in labor and delivery.

Taft, L M; Evans, R S; Shyu, C R; Egger, M J; Chawla, N; Mitchell, J A; Thornton, S N; Bray, B; Varner, M

Taft, L M; Evans, R S; Shyu, C R; Egger, M J; Chawla, N; Mitchell, J A; Thornton, S N; Bray, B; Varner, M.

Afiliación

Taft LM; Department of Biomedical Informatics, University of Utah Health Sciences Center, School of Medicine, 30 North 1900 East, Salt Lake City, Utah 84132, USA. Laritza.Taft@hsc.utah.edu

J Biomed Inform ; 42(2): 356-64, 2009 Apr.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-18824133

Asunto(s)

Sistemas de Apoyo a Decisiones Clínicas; Parto Obstétrico; Efectos Colaterales y Reacciones Adversas Relacionados con Medicamentos/diagnóstico; Trabajo de Parto; Reconocimiento de Normas Patrones Automatizadas/métodos; Algoritmos; Análisis de Varianza; Teorema de Bayes; Bases de Datos como Asunto; Árboles de Decisión; Femenino; Humanos; Modelos Biológicos; Embarazo; Curva ROC; Reproducibilidad de los Resultados; Estadísticas no Paramétricas

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Trabajo de Parto / Reconocimiento de Normas Patrones Automatizadas / Sistemas de Apoyo a Decisiones Clínicas / Parto Obstétrico / Efectos Colaterales y Reacciones Adversas Relacionados con Medicamentos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Revista: J Biomed Inform Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2009 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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