An analytical evaluation of imputation methods for enhancing cardiac care data integrity

Electronic Health Records (EHRs) are comprised of digitally stored patient and population health data. Unfortunately, EHRs are often far from complete, and these incomplete health records are referred to as missingness. Missingness in EHRs is a hindrance factor in utilizing Machine Learning (ML) for...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Rajarajeswari Ganesan, Carlijn M.A. Buck, Chang Sun, Marcel van’t Veer, Lukas R.C. Dekker, Frans N. van de Vosse, Wouter Huberts
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Elsevier 2026-06-01
Seria:	Healthcare Analytics
Hasła przedmiotowe:	Machine Learning Missing data Electronic Health Records Data imputation Clinical studies Cardiovascular diseases
Dostęp online:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772442526000067
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!