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将稀疏机器学习方法应用于Twitter: 2012年巴氏涂片指南的变化分析。序贯混合方法研究
考特尼·里斯·莱尔斯,安德鲁Godbehere,宝石勒,Laurent El Ghaoui,Urmimala Sarkar
JMIR公共卫生监测2016;2(1):e21
初级保健中未开发的潜力:与临床医生进行的关于患者门户如何为安全网中的护理人员工作的半结构化访谈
Alejandra卡西利亚斯,Anupama Gunshekar Cemballi,安苏Abhat,米亚Lemberg,詹妮弗·D·波茨,萨布哈Sadasivaiah,Neda Ratanawongsa,Wagahta Semere,Arleen布朗,考特尼·里斯·莱尔斯
中国医学网络学报2020;22(7):e18466
为数字素养有限的入职人群进行基于互联网的访问,以移动健康干预:以患者为中心的方法的开发
罗莎Hernandez-Ramos,艾德里安·阿奎莱拉,Faviola加西亚,何塞Miramontes-Gomez,劳拉·伊丽莎白·帕塔克,卡洛琳·阿斯特丽德·菲格罗亚,考特尼·里斯·莱尔斯
JMIR Form Res 2021;5(4):e25299
数字健康中面向患者工具的关键利益相关者优先事项的一致性:混合方法研究
考特尼·里斯·莱尔斯,茱莉亚Adler-Milstein,Crishyashi涛,莎拉Lisker,莎拉努里·,Urmimala Sarkar
中国医学杂志,2016;23(8):e24890
为低收入患者量身定制体育活动智能手机应用程序开发消息内容:以用户为中心的设计和众包方法
劳拉·伊丽莎白·帕塔克,艾德里安·阿奎莱拉,约瑟夫·杰伊·威廉姆斯,考特尼·里斯·莱尔斯,罗莎Hernandez-Ramos,何塞Miramontes,Anupama Gunshekar Cemballi,卡洛琳·阿斯特丽德·菲格罗亚
JMIR Mhealth Uhealth 2021;9(5):e21177
评估移动电话数字素养和参与以用户为中心的设计在多样化,安全网人口:混合方法研究
萨拉·S·努里,帕特丽夏Avila-Garcia,Anupama Gunshekar Cemballi,Urmimala Sarkar,艾德里安·阿奎莱拉,考特尼·里斯·莱尔斯
JMIR Mhealth Uhealth 2019;7(8):e14250
评估卫生信息技术支持的集体智能平台,以改善初级保健和紧急护理环境的诊断:一项实用的随机对照试验方案
淡水河谷Fontil,邝绮雯,Mekhala Hoskote,凯特·拉德克利夫,Neda Ratanawongsa,考特尼·里斯·莱尔斯,Urmimala Sarkar
JMIR Res Protoc 2019;8(8):e13151
“我想和我的医生保持私人关系”:了解非裔美国人和拉丁美洲人使用传送门的障碍
考特尼·里斯·莱尔斯,吉尔·Y·艾伦,多莉普尔,莉娜越南计量,迈克尔·H·坎特,Terhilda加里多
中国医学杂志,2016;18(10):e263