Incorporating real-world evidence into the development of patient blood glucose prediction algorithms for the ICU.

Fitzgerald, Oisin; Perez-Concha, Oscar; Gallego, Blanca; Saxena, Manoj K; Rudd, Lachlan; Metke-Jimenez, Alejandro; Jorm, Louisa

Fitzgerald, Oisin; Perez-Concha, Oscar; Gallego, Blanca; Saxena, Manoj K; Rudd, Lachlan; Metke-Jimenez, Alejandro; Jorm, Louisa.

Afiliación

Fitzgerald O; Centre for Big Data Research in Health, UNSW Sydney, Sydney, NSW, Australia.
Perez-Concha O; Centre for Big Data Research in Health, UNSW Sydney, Sydney, NSW, Australia.
Gallego B; Centre for Big Data Research in Health, UNSW Sydney, Sydney, NSW, Australia.
Saxena MK; The George Institute for Global Health, UNSW Sydney, Sydney, NSW, Australia.
Rudd L; Data and Analytics, eHealth NSW, Chatswood, NSW, Australia.
Metke-Jimenez A; Australian e-Health Research Centre, CSIRO, Brisbane, QLD, Australia.
Jorm L; Centre for Big Data Research in Health, UNSW Sydney, Sydney, NSW, Australia.

J Am Med Inform Assoc ; 28(8): 1642-1650, 2021 07 30.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33871017

Asunto(s)

Automonitorización de la Glucosa Sanguínea; Glucemia; Algoritmos; Humanos; Insulina; Unidades de Cuidados Intensivos

Palabras clave

blood glucose; critical care; electronic health records; machine learning; prediction

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Glucemia / Automonitorización de la Glucosa Sanguínea Tipo de estudio: Guideline / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Am Med Inform Assoc Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Australia Pais de publicación: Reino Unido

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