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纽约市2012-2013年流感季节的案例研究与每日地理编码的推特数据从时间和时空角度

纽约市2012-2013年流感季节的案例研究与每日地理编码的推特数据从时间和时空角度

然后,我们使用Lamb等人建立的模型创建了推特分类的类别:相关(R) vs不相关(Ir),意识(A) vs感染(I)和自我(年代) vs其他(O)。此外,第四个选项(Lamb等人不包括)被添加来标记高(H) vs中(M) vs低(L) -对受试者(年代)提到生病了。

Ruchit纳加尔庆余元克拉克·C·弗雷菲尔德Mauricio Santillana亚伦Nojima鲁米Chunara约翰·S·布朗斯坦

中国医学医学杂志,2014;16(10):e236


使用Twitter来检查美国基于网络的患者体验情绪:纵向研究

使用Twitter来检查美国基于网络的患者体验情绪:纵向研究

参考文献11:(http://www.pewresearch.org/fact-tank/2017/08/02/most-patients-in-u-年代-have-high-praise-for-their-health-care-providers

卡拉·塞沃克Gaurav Tuli玉林Hswen约翰·S·布朗斯坦杰瑞德·霍金斯

中国医学网络杂志2018;20(10):e10043


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