High performance implementation of the hierarchical likelihood for generalized linear mixed models: an application to estimate the potassium reference range in massive electronic health records datasets

BACKGROUND: Converting electronic health record (EHR) entries to useful clinical inferences requires one to address the poor scalability of existing implementations of Generalized Linear Mixed Models (GLMM) for repeated measures. The major computational bottleneck concerns the numerical evaluation o...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:BMC Med Res Methodol
المؤلفون الرئيسيون: Bologa, Cristian G., Pankratz, Vernon Shane, Unruh, Mark L., Roumelioti, Maria Eleni, Shah, Vallabh, Shaffi, Saeed Kamran, Arzhan, Soraya, Cook, John, Argyropoulos, Christos
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: BioMed Central 2021
الموضوعات:
Technical Advance
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8310602/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34303362
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s12874-021-01318-6
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة