BACKGROUND: Delirium is a common and clinically important form of acute in-hospital mental status deterioration. Electronic health record (EHR)-based prediction models may support early identification and targeted prevention, but their methodological quality, validation rigor, and clinical readiness remain uncertain.
OBJECTIVE: This systematic review aimed to synthesize and critically evaluate prediction models for in-hospital delirium developed using routinely collected EHR data, focusing on model characteristics, validation strategies, performance, risk of bias, and clinical applicability.
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: CT is a cornerstone of radiologic imaging in the emergency department (ED), and its utilization has increased over time. CT turnaround times remain a frequent focus for improvement initiatives, especially in resource-limited safety net hospitals (SNHs). Because of the critical nature of CT imaging in the care of acutely ill ED patients and significant resource limitations SNHs face, SNHs must focus on process improvements, ideally that unburden their technologists, over additional resources to meet increasing volumes and rising expectations. In this study, we describe electronic
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Congestive heart failure (CHF) is a common cause of hospital admissions. Medical records contain valuable information about CHF, but manual chart review is time-consuming. Claims databases (using International Classification of Diseases [ICD] codes) provide a scalable alternative but are less accurate. Automated analysis of medical records through natural language processing (NLP) enables more efficient adjudication but has not yet been validated across multiple sites.
OBJECTIVE: We seek to accurately classify the diagnosis of CHF based on structured and unstructured data from eac
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования