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使用社交媒体数据预测心血管风险:机器学习模型的性能评估

使用社交媒体数据预测心血管风险:机器学习模型的性能评估

然而,来自数字媒体的帖子或图像可以更好地提供信息一个患者-提供者讨论如何改变实际的饮食选择和消费。整合来自数字来源的数据有可能增强我们描述个人风险和定制管理的方法,例如一个新型精准医疗。

安妮蒂·安迪Sharath C GuntukuSrinath Adusumalli大卫·阿希Peter W Groeneveld莱尔·H·昂加尔Raina M Merchant

JMIR Cardio 2021;5(1):e24473


美国成年人对消费者数字数据健康应用和健康隐私的看法:定性访谈研究

美国成年人对消费者数字数据健康应用和健康隐私的看法:定性访谈研究

互联网用户平均每天上网6小时43分钟一个关于他/她的习惯和偏好的一系列信息一个数字足迹。一个消费者的数字足迹可以揭示与健康相关的行为,如饮食和体育活动,可以预测健康状况。

大卫·格兰德亲爱的Luna MartiRaina M Merchant大卫·阿希艾比多兰Meghana沙玛卡罗琳·C·坎努西奥

中国医学杂志,2016;23(6):e29395


使用社交媒体追踪糖尿病语言的地理变异:信息流行病学分析

使用社交媒体追踪糖尿病语言的地理变异:信息流行病学分析

因此,一个更好地了解人们如何通过社交媒体谈论糖尿病,可以为如何提供更好的有针对性的疾病管理和治疗提供见解。在这项研究中,我们试图描述推特上关于糖尿病的语言特征,并研究这种语言与糖尿病患病率之间的相关性。这是一个对从推特上提取的关于糖尿病的数据进行回顾性研究。

希瑟Griffis大卫·阿希H安德鲁·施瓦茨安格莱尔艾莉森·M·布顿海姆弗朗西斯·巴格Nandita MitraRaina M Merchant

糖尿病2020;5(1):e14431


社交媒体在美国医院的使用:采用和利用的描述性分析

社交媒体在美国医院的使用:采用和利用的描述性分析

在所有的分析中,一个在3371家美国医院中,各平台对社交媒体网站的采用有所不同,其中3351家(99.41%)采用了社交媒体网站一个Facebook, 1713年(50.82%)一个Twitter, 3351 (99.41%)一个Foursquare,和3342 (99.14%)一个Yelp帐户。共有1699家医院(50.40%)同时拥有4个平台的账号。少数医院(42/3371,1.25%)仅使用1或2种社交媒体平台。

希瑟·M·格里菲斯奥斯汀·S·基拉鲁瑞秋·M·维尔纳大卫·阿希John C HersheyShawndra山尹熙P哈Allison卖家凯文·马奥尼Raina M Merchant

中国医学医学杂志,2014;16(11):e264


产科护理在线评论中的患者体验和满意度:观察性研究

产科护理在线评论中的患者体验和满意度:观察性研究

Yelp是一个用户通过捐赠的方式分享他们在当地企业的经验信息的网站一个星级从1-5分开始,然后离开一个叙述审查。Yelp是美国使用最多的免费医院评级网站。在一项研究中,65%的妇科医生报告说,他们可能会使用在线评分来改善病人的护理,这一比例高于其他专业的医生[7]。

艾米丽·K·萨尔茨Sharath Chandra Guntuku艾米·兰扎克里斯托弗·塔夫茨Sindhu K SrinivasElissa V Klinger大卫·阿希尼克Fausti莱尔·H·昂加尔Raina M Merchant

JMIR Form Res 2022;6(3):e28379


推特上高血压和糖尿病隐喻的内容分析:探索性混合方法研究

推特上高血压和糖尿病隐喻的内容分析:探索性混合方法研究

我们的分析仅限于可以被映射到的英语推文一个我们县。关于Twitter处理和数据提取的其他细节在[10]中描述。隐喻被定义为一个的代表一个主体而不是主体本身,或者一个基于非现实的语句,并在现实世界中进行模拟。

劳伦Sinnenberg克里斯蒂娜Mancheno弗朗西斯·巴格大卫·阿希克里斯蒂·李·里瓦德艾玛Horst-Martz艾莉森Buttenheim安格莱尔蕾娜的商人

中国糖尿病杂志2018;3(4):e11177


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