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更正:挖掘与COVID-19 28天死亡率相关药物的电子健康记录:全药典关联研究(PharmWAS)
伊万·勒纳,Arnaud Serret-Larmande,Bastien兰斯,尼古拉斯Garcelon,安妮塔Burgun,Laurent Chouchana,安东尼Neuraz
JMIR Med Inform 2022;10(4):e38505
新冠肺炎疫情封锁期间中法社交媒体关注点探讨:基于主题建模的比较信息流行病学研究
Stephane舒克,皮埃尔Foulquie,阿德尔Mebarki,卡罗尔Faviez,Mickail Khadhar,娜塔莉Texier,Sandrine Katsahian,安妮塔Burgun,孝义陈
JMIR Form Res 2021;5(4):e23593
过滤实体以优化来自社交媒体的药物不良反应识别:信息中实体之间的字数如何起作用?
Redhouane Abdellaoui,Stephane舒克,娜塔莉Texier,安妮塔Burgun
JMIR公共卫生监测2017;3(2):e36
挖掘与COVID-19 28天死亡率相关药物的电子健康记录:全药典关联研究(PharmWAS)
伊万·勒纳,Arnaud Serret-Larmande,Bastien兰斯,尼古拉斯Garcelon,安妮塔Burgun,Laurent Chouchana,安东尼Neuraz
JMIR Med Inform 2022;10(3):e35190
深度神经网络在大流行期间同时捕捉公共话题和情绪:在COVID-19推文数据集上的应用
阿德里安·Boukobza,安妮塔Burgun,伯特兰Roudier,乐观Tsopra
JMIR Med Inform 2022;10(5):e34306
自然语言处理对突发疾病的快速响应:COVID-19大流行中钙通道阻滞剂和高血压的案例研究
安东尼Neuraz,伊万·勒纳,威廉Digan,尼古拉斯巴黎,乐观Tsopra,爱丽丝Rogier,大卫Baudoin,凯文·布雷顿内尔·科恩,安妮塔Burgun,尼古拉斯Garcelon,Bastien兰斯,AP-HP/大学/INSERM COVID-19研究合作;AP-HP COVID CDR计划
中国医学网络学报2020;22(8):e20773
社会媒体项目中来自患者报告的药物不良反应:针对金标准的评估方案
Armelle Arnoux-Guenegou,亚尼克普吉拉多市,孝义陈,Myrtille Deldossi,Rim Aboukhamis,卡罗尔Faviez,Badisse Dahamna,皮埃尔Karapetiantz,西尔维Guillemin-Lanne,Agnès Lillo-Le Louët,娜塔莉Texier,安妮塔Burgun,Sandrine Katsahian
JMIR Res Protoc 2019;8(5):e11448
杰里米肥腊肉片,Redhouane Abdellaoui,Florelle•贝雷特如是,Hadyl Asfari,朱利安Souvignet,娜塔莉Texier,玛丽- Jaulent,Marie-Noelle Beyens,安妮塔Burgun,塞德里克Bousquet
中国医学网络杂志2015;17(7):e171
混合深度学习用于从法语临床文本中提取药物相关信息:MedExt算法开发研究
约旦Jouffroy,莎拉·F·费尔德曼,伊万·勒纳,Bastien兰斯,安妮塔Burgun,安东尼Neuraz
JMIR Med Inform 2021;9(3):e17934