Discovering Multi-Scale Co-Occurrence Patterns of Asthma and Influenza with Oak Ridge Bio-Surveillance Toolkit

We describe a data-driven unsupervised machine learning approach to extract geo-temporal co-occurrence patterns of asthma and the flu from large-scale electronic healthcare reimbursement claims (eHRC) datasets. Specifically, we examine the eHRC data from 2009 to 2010 pandemic H1N1 influenza season a...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
הוצא לאור ב:Front Public Health
Main Authors: Ramanathan, Arvind, Pullum, Laura L., Hobson, Tanner C., Stahl, Christopher G., Steed, Chad A., Quinn, Shannon P., Chennubhotla, Chakra S., Valkova, Silvia
פורמט: Artigo
שפה:Inglês
יצא לאור: Frontiers Media S.A. 2015
נושאים:
Public Health
גישה מקוונת:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4522606/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26284230
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3389/fpubh.2015.00182
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים