Maintaining a National Acute Kidney Injury Risk Prediction Model to Support Local Quality Benchmarking.

Davis, Sharon E; Brown, Jeremiah R; Dorn, Chad; Westerman, Dax; Solomon, Richard J; Matheny, Michael E

Davis, Sharon E; Brown, Jeremiah R; Dorn, Chad; Westerman, Dax; Solomon, Richard J; Matheny, Michael E.

Afiliación

Davis SE; Departments of Biomedical Informatics (S.E.D., C.D., D.W., M.E.M.), Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN.
Brown JR; Departments of Epidemiology (J.R.B.), Dartmouth Geisel School of Medicine, Hanover, NH.
Dorn C; Biomedical Data Science (J.R.B.), Dartmouth Geisel School of Medicine, Hanover, NH.
Westerman D; Departments of Biomedical Informatics (S.E.D., C.D., D.W., M.E.M.), Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN.
Solomon RJ; Departments of Biomedical Informatics (S.E.D., C.D., D.W., M.E.M.), Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN.
Matheny ME; Department of Medicine, Larner College of Medicine, University of Vermont, Burlington (R.J.S.).

Circ Cardiovasc Qual Outcomes ; 15(8): e008635, 2022 08.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35959674

Asunto(s)

Lesión Renal Aguda; Benchmarking; Lesión Renal Aguda/diagnóstico; Lesión Renal Aguda/epidemiología; Lesión Renal Aguda/terapia; Recolección de Datos; Humanos

Palabras clave

acute kidney injury; benchmarking; models, statistical; supervised machine learning; veterans

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Benchmarking / Lesión Renal Aguda Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Guideline / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Circ Cardiovasc Qual Outcomes Asunto de la revista: ANGIOLOGIA / CARDIOLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Túnez Pais de publicación: Estados Unidos

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