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Big Data-Enabled Nursing (Delaney, Connie W. (Hrsg.) / Weaver, Charlotte A. (Hrsg.) / Warren, Judith J. (Hrsg.) / Clancy, Thomas R. (Hrsg.) / Simpson, Roy L. (Hrsg.))
Big Data-Enabled Nursing
Untertitel Education, Research and Practice
Autor Delaney, Connie W. (Hrsg.) / Weaver, Charlotte A. (Hrsg.) / Warren, Judith J. (Hrsg.) / Clancy, Thomas R. (Hrsg.) / Simpson, Roy L. (Hrsg.)
Verlag Springer International Publishing
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2017
Seiten 488 S.
Artikelnummer 24687775
Verlagsartikelnummer 978-3-319-53300-1
ISBN 978-3-319-53300-1
Auflage 1st ed. 2017
Plattform PDF
Reihe Health Informatics
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 183.00
Zusammenfassung
Historically, nursing, in all of its missions of research/scholarship, education and practice, has not had access to large patient databases. Nursing consequently adopted qualitative methodologies with small sample sizes, clinical trials and lab research. Historically, large data methods were limited to traditional biostatical analyses. In the United States, large payer data has been amassed and structures/organizations have been created to welcome scientists to explore these large data to advance knowledge discovery. Health systems electronic health records (EHRs) have now matured to generate massive databases with longitudinal trending. This text reflects how the learning health system infrastructure is maturing, and being advanced by health information exchanges (HIEs) with multiple organizations blending their data, or enabling distributed computing.  It educates the readers on the evolution of knowledge discovery methods that span qualitative as well as quantitative data mining, including the expanse of data visualization capacities, are enabling sophisticated discovery. New opportunities for nursing and call for new skills in research methodologies are being further enabled by new partnerships spanning all sectors. 

This text reflects how the learning health system infrastructure is maturing and being advanced by health information exchanges (HIEs) with multiple organizations blending their data or enabling distributed computing.  It educates the readers on the evolution of knowledge discovery methods that span qualitative as well as quantitative data mining, including the expanse of data visualization capacities, are enabling sophisticated discovery. 

Historically, nursing, in all of its missions of research/scholarship, education and practice, has not had access to large patient databases. Nursing has consequently adopted qualitative methodologies with small sample sizes, clinical trials and lab research. In the United States, large payer data has been amassed and structures/organizations have been created to welcome scientists to explore these large data to advance knowledge discovery.

Big Data-Enabled Nursing reflects onhow health systems have developed and how electronic health records (EHRs) have now matured to generate massive databases with longitudinal trending. It provides instruction on the new opportunities for nursing and educates readers on the new skills in research methodologies that are being further enabled by new partnerships spanning all sectors. 

Five editors are national and international experts in nursing & health informatics, representing  all sectors including  health systems,  corporate and vendors, academia,  policy, and professional associations.  All invited authors are recognized experts.