Suppr超能文献

基于家族健康史的风险评估算法分析:分类与数据要求

Analysis of family health history based risk assessment algorithms: classification and data requirements.

作者信息

Ranade-Kharkar Pallavi, Del Fiol Guilherme, Williams Janet L, Hulse Nathan C, Haug Peter

机构信息

Intermountain Healthcare, Salt Lake City, UT, USA.

出版信息

Stud Health Technol Inform. 2013;192:1205.

Abstract

Family Health History (FHH) is a valuable and potentially low-cost tool for risk assessment and diagnosis in patient-centered healthcare. In this study, we identified and analyzed existing FHH-based risk assessment algorithms (RAAs) for cardio-vascular disease (CVD) and colorectal cancer (CRC) to guide implementers of electronic health record (EHR) systems regarding the data requirements for computing risk using these algorithms. We found a core set of data elements that are required by most RAAs. While some of these data are available in EHR systems, the patients can be empowered to contribute the remainder.

摘要

家族健康史(FHH)是一种在以患者为中心的医疗保健中用于风险评估和诊断的有价值且潜在低成本的工具。在本研究中,我们识别并分析了现有的基于家族健康史的心血管疾病(CVD)和结直肠癌(CRC)风险评估算法(RAA),以指导电子健康记录(EHR)系统的实施者了解使用这些算法计算风险所需的数据要求。我们发现了大多数风险评估算法所需的一组核心数据元素。虽然其中一些数据在电子健康记录系统中可用,但患者可以提供其余的数据。

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验