Causation in Population Health Informatics and Data Science / Dammann, Olaf  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Causation in Population Health Informatics and Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Dammann, Olaf, ; Smart, Benjamin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: IX, 134 p. 15 ilustraciones, 1 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-96307-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Informática Médica  Lógica  Epidemiología  Informática de la Salud Clasificación: 610.285 Resumen: Texto de marketing: este libro cubre la superposición entre la informática, la informática, la filosofía de la causalidad y la inferencia causal en epidemiología y investigación en salud de la población. Los conceptos clave cubiertos incluyen cómo se generan e interpretan los datos, y cómo y por qué los conceptos de informática de la salud y filosofía de la ciencia deben integrarse en un enfoque de pensamiento sistémico. Además, se sugiere una epistemología formal para las ciencias de la salud y la salud pública. La causalidad en la informática y la ciencia de datos de la salud de la población proporciona una guía detallada de las últimas ideas sobre la inferencia causal en la informática de la salud de la población. Por lo tanto, es un recurso fundamental para todos los informáticos y epidemiólogos interesados ​​en los beneficios potenciales de utilizar un enfoque basado en sistemas para la inferencia causal en informática de la salud. Nota de contenido: Introduction -- Data Interpretation -- Data Generation -- Informatics -- Philosophy -- Causal inference -- Knowledge Integration -- Systems Thinking -- Summary and conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : Marketing text: This book covers the overlap between informatics, computer science, philosophy of causation, and causal inference in epidemiology and population health research. Key concepts covered include how data are generated and interpreted, and how and why concepts in health informatics and the philosophy of science should be integrated in a systems-thinking approach. Furthermore, a formal epistemology for the health sciences and public health is suggested. Causation in Population Health Informatics and Data Science provides a detailed guide of the latest thinking on causal inference in population health informatics. It is therefore a critical resource for all informaticians and epidemiologists interested in the potential benefits of utilising a systems-based approach to causal inference in health informatics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Causation in Population Health Informatics and Data Science [documento electrónico] / Dammann, Olaf, ; Smart, Benjamin,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - IX, 134 p. 15 ilustraciones, 1 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-96307-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Informática Médica  Lógica  Epidemiología  Informática de la Salud Clasificación: 610.285 Resumen: Texto de marketing: este libro cubre la superposición entre la informática, la informática, la filosofía de la causalidad y la inferencia causal en epidemiología y investigación en salud de la población. Los conceptos clave cubiertos incluyen cómo se generan e interpretan los datos, y cómo y por qué los conceptos de informática de la salud y filosofía de la ciencia deben integrarse en un enfoque de pensamiento sistémico. Además, se sugiere una epistemología formal para las ciencias de la salud y la salud pública. La causalidad en la informática y la ciencia de datos de la salud de la población proporciona una guía detallada de las últimas ideas sobre la inferencia causal en la informática de la salud de la población. Por lo tanto, es un recurso fundamental para todos los informáticos y epidemiólogos interesados ​​en los beneficios potenciales de utilizar un enfoque basado en sistemas para la inferencia causal en informática de la salud. Nota de contenido: Introduction -- Data Interpretation -- Data Generation -- Informatics -- Philosophy -- Causal inference -- Knowledge Integration -- Systems Thinking -- Summary and conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : Marketing text: This book covers the overlap between informatics, computer science, philosophy of causation, and causal inference in epidemiology and population health research. Key concepts covered include how data are generated and interpreted, and how and why concepts in health informatics and the philosophy of science should be integrated in a systems-thinking approach. Furthermore, a formal epistemology for the health sciences and public health is suggested. Causation in Population Health Informatics and Data Science provides a detailed guide of the latest thinking on causal inference in population health informatics. It is therefore a critical resource for all informaticians and epidemiologists interested in the potential benefits of utilising a systems-based approach to causal inference in health informatics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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