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Os dados longitudinais de EHR, comumente disponíveis em configurações clínicas, podem ser úteis para prever o risco futuro de comportamento suicida. Essa abordagem de modelagem pode servir como um sistema de alerta precoce para ajudar os clínicos a identificar pacientes de alto risco para triagem adicional. Ao analisar toda a amplitude fenotípica do EHR, abordagens de triagem de risco computadorizadas podem melhorar a previsão além do que é viável para clínicos individuais.
Barak‐Corren et al. (Sex,) estudaram essa questão.
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