9781449363079 - anonymizing health data: case studies and methods to get you started de emam, khaled el; arbuckle, luk (25 resultados)
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Librería: Better World Books, Mishawaka, IN, Estados Unidos de AmericaBetter World Books
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Librería: PAPER CAVALIER US, Brooklyn, NY, Estados Unidos de AmericaPAPER CAVALIER US
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Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Red
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paperback. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Librería: HPB-Diamond, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Diamond
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Librería: Half Price Books Inc., Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHalf Price Books Inc.
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Condición: Like New. Most items will be dispatched the same or the next working day. An apparently unread copy in perfect condition. Dust cover is intact with no nicks or tears. Spine has no signs of creasing. Pages are clean and not marred by notes or folds of any kind.
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Paperback. Condición: New. With this practical book, you will learn proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to… de-identify hundreds of datasets. Clinical data is valuable for research and other types of analytics, but making it anonymous without compromising data quality is tricky. This book demonstrates techniques for handling different data types, based on the authors' experiences with a maternal-child registry, inpatient discharge abstracts, health insurance claims, electronic medical record databases, and the World Trade Center disaster registry, among others.Understand different methods for working with cross-sectional and longitudinal datasets Assess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasets Reduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacy Use methods to anonymize unstructured free-form text data Minimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health information Look at ways to anonymize coding information in health data Learn the challenge of anonymously linking related datasets.
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Condición: New.
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Condición: New. With this practical book, you will learn proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to de-identif…y hundreds of datasets. Num Pages: 230 pages, illustrations. BIC Classification: UN; URD. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 233 x 177 x 11. Weight in Grams: 410. . 2014. Reprint. paperback. . . . .
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Paperback or Softback. Condición: New. Anonymizing Health Data: Case Studies and Methods to Get You Started. Book.
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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Condición: New. With this practical book, you will learn proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to de-identif…y hundreds of datasets. Num Pages: 230 pages, illustrations. BIC Classification: UN; URD. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 233 x 177 x 11. Weight in Grams: 410. . 2014. Reprint. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 197 pages. 8.75x7.00x0.50 inches. In Stock.
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Condición: New. pp. 212.
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Condición: New. pp. 212.
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Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA United
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Paperback. Condición: New. With this practical book, you will learn proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to… de-identify hundreds of datasets. Clinical data is valuable for research and other types of analytics, but making it anonymous without compromising data quality is tricky. This book demonstrates techniques for handling different data types, based on the authors' experiences with a maternal-child registry, inpatient discharge abstracts, health insurance claims, electronic medical record databases, and the World Trade Center disaster registry, among others.Understand different methods for working with cross-sectional and longitudinal datasets Assess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasets Reduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacy Use methods to anonymize unstructured free-form text data Minimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health information Look at ways to anonymize coding information in health data Learn the challenge of anonymously linking related datasets.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Updated as of August 2014, this practical book will demonstrate proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using… case studies from their efforts to de-identify hundreds of datasets.Clinical data is valuable for research and other types of analytics, but making it anonymous without compromising data quality is tricky. This book demonstrates techniques for handling different data types, based on the authors' experiences with a maternal-child registry, inpatient discharge abstracts, health insurance claims, electronic medical record databases, and the World Trade Center disaster registry, among others.\* Understand different methods for working with cross-sectional and longitudinal datasets\* Assess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasets\* Reduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacy\* Use methods to anonymize unstructured free-form text data\* Minimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health information\* Look at ways to anonymize coding information in health data\* Learn the challenge of anonymously linking related datasets.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 197 pages. 8.75x7.00x0.50 inches. In Stock. This item is printed on demand.
