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【2h】

An Interoperable Similarity-based Cohort Identification Method Using the OMOP Common Data Model Version 5.0

机译：基于互操作的相似性的群组识别方法，使用OMOP公共数据模型5.0版

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作者
Shreya Chakrabarti; Anando Sen; Vojtech Huser; Gregory W. Hruby; Alexander Rusanov; David J. Albers; Chunhua Weng;
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年度 2017
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1. Converting to a Common Data Model: What is Lost in Translation?: Commentary on “Fidelity Assessment of a Clinical Practice Research Datalink Conversion to the OMOP Common Data Model” [J] . RijnbeekP.R. Drug safety: An international journal of medical toxicology and drug experience . 2014,第11期

机译：转换为通用数据模型：翻译中丢失了什么？：关于“将临床实践研究数据链路转换为OMOP通用数据模型的保真度评估”的评论
2. Feasibility of Mapping Austrian Health Claims Data to the OMOP Common Data Model [J] . Haberson Andrea, Rinner Christoph, Schoeberl Alexander, Journal of medical systems . 2019,第10期

机译：将奥地利健康声称数据映射到OMOP公共数据模型的可行性
3. Fidelity Assessment of a Clinical Practice Research Datalink Conversion to the OMOP Common Data Model [J] . MatchoA., RyanP., FifeD., Drug safety: An international journal of medical toxicology and drug experience . 2014,第11期

机译：将临床实践研究数据链转换为OMOP通用数据模型的保真度评估
4. Conversion of National Health Insurance Service-National Sample Cohort (NHIS-NSC) Database into Observational Medical Outcomes Partnership-Common Data Model (OMOP-CDM) [C] . Seng Chan You, Seongwon Lee, Soo-Yeon Cho, MEDINFO . 2017

机译：将国家健康保险服务 - 国家样本队列（NHIS-NSC）数据库转换为观察医疗成果伙伴关系 - 常见数据模型（OMOP-CDM）
5. Developments in the two-event modeling of cohort data with time-dependent exposure patterns: Analytical methods for fitting and ROC analysis for model assessment. [D] . Wang, Shu-chuan. 1993

机译：具有时间依赖暴露模式的队列数据两事件建模的发展：拟合的分析方法和模型评估的ROC分析。
6. An Interoperable Similarity-based Cohort Identification Method Using the OMOP Common Data Model version 5.0 [O] . Shreya Chakrabarti, Anando Sen, Vojtech Huser, -1

机译：使用OMOP通用数据模型5.0版的基于相似性的可互操作的同类群组识别方法
7. Proposal and Assessment of a De-Identification Strategy to Enhance Anonymity of the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP-CDM) in a Public Cloud-Computing Environment: Anonymization of Medical Data Using Privacy Models [O] . Seungho Jeon, Jeongeun Seo, Sukyoung Kim, 2020

机译：提案和评估去识别策略，以提高公共云计算环境中的观察医疗成果伙伴关系共同数据模型（OMOP-CDM）的匿名性：使用隐私模型的医疗数据匿名化

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