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大数据解决方案解决乳腺癌治疗争议

Big Data Solutions for Controversies in Breast Cancer Treatment.

机构信息

Loyola University Medical Center, Department of Surgery, Maywood, IL.

Department of Surgery, University of South Florida, Tampa, FL.

出版信息

Clin Breast Cancer. 2021 Jun;21(3):e199-e203. doi: 10.1016/j.clbc.2020.08.003. Epub 2020 Aug 12.

DOI:10.1016/j.clbc.2020.08.003
PMID:32933862
Abstract

The digital world of data is expanding with an annual growth rate of 40%, and health care is among the fastest growing sector of the digital world with an annual growth rate of 48%. Rapid growth in technology has augmented data generation; for example, electronic health records produce huge amounts of patient-level data, whereas national registries capture information on numerous factors affecting health care delivery and patient outcomes. This big data can be utilized to improve health care outcomes. This review discusses relevant applications in breast cancer treatment.

摘要

数据的数字世界正以每年 40%的速度增长,而医疗保健是数字世界中增长最快的领域之一,年增长率为 48%。技术的快速发展增加了数据的产生;例如,电子健康记录产生大量患者水平的数据,而国家登记册则收集了影响医疗保健提供和患者结果的众多因素的信息。这些大数据可以用于改善医疗保健结果。本综述讨论了乳腺癌治疗中的相关应用。

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Big Data Solutions for Controversies in Breast Cancer Treatment.大数据解决方案解决乳腺癌治疗争议
Clin Breast Cancer. 2021 Jun;21(3):e199-e203. doi: 10.1016/j.clbc.2020.08.003. Epub 2020 Aug 12.
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Semin Radiat Oncol. 2019 Oct;29(4):306-310. doi: 10.1016/j.semradonc.2019.05.002.
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Using Big Data and Predictive Analytics to Determine Patient Risk in Oncology.利用大数据和预测分析确定肿瘤学中的患者风险。
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Am J Health Syst Pharm. 2017 Sep 15;74(18):1494-1500. doi: 10.2146/ajhp161011.
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Prospects and challenges for clinical decision support in the era of big data.大数据时代临床决策支持的前景与挑战
JCO Clin Cancer Inform. 2018;2. doi: 10.1200/CCI.18.00002. Epub 2018 Nov 9.
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Clin Transl Oncol. 2021 Oct;23(10):2099-2108. doi: 10.1007/s12094-021-02614-9. Epub 2021 Apr 17.
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Br J Anaesth. 2015 Sep;115(3):350-6. doi: 10.1093/bja/aeu552. Epub 2015 Jan 26.
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World Neurosurg. 2019 Jun;126:e190-e195. doi: 10.1016/j.wneu.2019.01.292. Epub 2019 Feb 22.
9
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Semin Oncol Nurs. 2023 Jun;39(3):151430. doi: 10.1016/j.soncn.2023.151430. Epub 2023 May 1.
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Crit Care Nurs Clin North Am. 2018 Dec;30(4):481-497. doi: 10.1016/j.cnc.2018.07.005. Epub 2018 Oct 16.

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Rare subtypes of triple negative breast cancer: Current understanding and future directions.三阴性乳腺癌的罕见亚型:当前认识与未来方向。
NPJ Breast Cancer. 2023 Jun 23;9(1):55. doi: 10.1038/s41523-023-00554-x.
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Clin Breast Cancer. 2023 Dec;23(8):775-783. doi: 10.1016/j.clbc.2023.04.004. Epub 2023 Apr 19.
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Int J Environ Res Public Health. 2021 Oct 12;18(20):10670. doi: 10.3390/ijerph182010670.