Classifying injury narratives of large administrative databases for surveillance-A practical approach combining machine learning ensembles and human review.

Marucci-Wellman, Helen R; Corns, Helen L; Lehto, Mark R

Marucci-Wellman, Helen R; Corns, Helen L; Lehto, Mark R.

Afiliación

Marucci-Wellman HR; Center for Injury Epidemiology, Liberty Mutual Research Institute for Safety, 71 Frankland Road, Hopkinton, MA 01748, USA. Electronic address: Helen.Wellman@LibertyMutual.com.
Corns HL; Center for Injury Epidemiology, Liberty Mutual Research Institute for Safety, 71 Frankland Road, Hopkinton, MA 01748, USA.
Lehto MR; School of Industrial Engineering, Purdue University, 1287 Grissom Hall, West Lafayette, IN 47907, USA.

Accid Anal Prev ; 98: 359-371, 2017 Jan.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-27863339

Asunto(s)

Accidentes de Trabajo/estadística & datos numéricos; Algoritmos; Bases de Datos Factuales/estadística & datos numéricos; Vigilancia en Salud Pública/métodos; Heridas y Lesiones/epidemiología; Teorema de Bayes; Codificación Clínica/métodos; Humanos; Modelos Logísticos; Aprendizaje Automático; Modelos Teóricos; Narración; Indemnización para Trabajadores/estadística & datos numéricos

Palabras clave

Cause of injury; Injury; Injury surveillance; Machine learning; Narrative text

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Heridas y Lesiones / Algoritmos / Accidentes de Trabajo / Bases de Datos Factuales / Vigilancia en Salud Pública Tipo de estudio: Prognostic_studies / Qualitative_research / Screening_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Accid Anal Prev Año: 2017 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Reino Unido

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