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验证机器学习算法预测心力衰竭患者30天再入院:前瞻性队列研究方案
苏杰Kakarmath,莎拉反曲线,詹妮弗•佛尔,约瑟夫Kvedar,Kamal Jethwani,Stephen Agboola
JMIR Res Protoc 2018;7(9):e176
使用定性方法评估房颤移动应用程序的可用性和有用性:探索性先导研究
她Hirschey,Sunetra祸害,穆萨曼苏尔,乔迪•Sperber,Stephen Agboola,约瑟夫Kvedar,Kamal Jethwani
iproc 2017; 3 (1): e38
基于个人应急响应系统(PERS)的医院紧急运输预测模型:与临床结果的比较
Jorn op den Buijs,马里亚纳西蒙斯,尼尔斯·菲舍尔,莎拉反曲线,詹妮弗•佛尔,琳达Schertzer,Stephen Agboola
iproc 2017; 3 (1): e32
高血压管理中采用数字健康的提供者和患者相关障碍和促进因素:综述
Ramya Palacholla,尼尔斯·菲舍尔,阿曼达·科尔曼,Stephen Agboola,詹妮弗•佛尔,凯特Kirley,切尔西卡茨,斯泰西·劳埃德,Kamal Jethwani
iproc 2018; 4 (2): e11904
临床研究的合作伙伴eCare研究核心:为招募住院研究参与者建立和测试无声最佳实践警报通知的试点
艾米丽Caplan,尼娜Schussler,助教加,劳伦Cortese,埃里克·麦克莱恩,科林·戈尔曼,玛丽安·摩尔,Holly Barr Vermilya,Stephen Agboola,Kamal Jethwani,约瑟夫Kvedar
iproc 2017; 3 (1): e16天
对使用个人紧急响应服务的老年患者的医疗成本分析揭示了节省成本的机会
马里亚纳西蒙斯,莎拉反曲线,Stephen Agboola,Jorn op den Buijs,尼尔斯·菲舍尔,詹妮弗•佛尔,琳达Schertzer
iproc 2017; 3 (1): e26
阿曼达厘,Ramya Palacholla,莎拉反曲线,Odeta Dyrmishi,Stephen Agboola,Kamal Jethwani,约瑟夫Kvedar
iproc 2018; 4 (2): e11876