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Predictive Abilities of Machine Learning Techniques May Be Limited by Dataset Characteristics: Insights From the UNOS Database.
Miller, P Elliott; Pawar, Sumeet; Vaccaro, Benjamin; McCullough, Megan; Rao, Pooja; Ghosh, Rohit; Warier, Prashant; Desai, Nihar R; Ahmad, Tariq.
Afiliación
  • Miller PE; Section of Cardiovascular Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut.
  • Pawar S; Section of Cardiovascular Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut.
  • Vaccaro B; Section of Cardiovascular Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut.
  • McCullough M; Section of Cardiovascular Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut.
  • Rao P; Qure.ai, Mumbai, India.
  • Ghosh R; Qure.ai, Mumbai, India.
  • Warier P; Qure.ai, Mumbai, India.
  • Desai NR; Section of Cardiovascular Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut; Center for Outcomes Research and Evaluation, New Haven, Connecticut.
  • Ahmad T; Section of Cardiovascular Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut. Electronic address: tariq.ahmad@yale.edu.
J Card Fail ; 25(6): 479-483, 2019 Jun.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30738152
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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Obtención de Tejidos y Órganos / Bases de Datos Factuales / Trasplante de Corazón / Redes Neurales de la Computación / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: J Card Fail Asunto de la revista: CARDIOLOGIA Año: 2019 Tipo del documento: Article
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