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Machine learning techniques for mortality prediction in critical traumatic patients: anatomic and physiologic variables from the RETRAUCI study.
Serviá, Luis; Montserrat, Neus; Badia, Mariona; Llompart-Pou, Juan Antonio; Barea-Mendoza, Jesús Abelardo; Chico-Fernández, Mario; Sánchez-Casado, Marcelino; Jiménez, José Manuel; Mayor, Dolores María; Trujillano, Javier.
Afiliación
  • Serviá L; Servei de Medicina Intensiva, Hospital Universitari Arnau de Vilanova, Universitat de Lleida, IRBLleida, Avda Rovira Roure 80, 25198, Lleida, Spain.
  • Montserrat N; Servei de Medicina Intensiva, Hospital Universitari Arnau de Vilanova, Universitat de Lleida, IRBLleida, Avda Rovira Roure 80, 25198, Lleida, Spain.
  • Badia M; Servei de Medicina Intensiva, Hospital Universitari Arnau de Vilanova, Universitat de Lleida, IRBLleida, Avda Rovira Roure 80, 25198, Lleida, Spain.
  • Llompart-Pou JA; Servei de Medicina Intensiva, Hospital Universitari Son Espases, Institut de Investigació Sanitària Illes Balears, Palma de Mallorca, Spain.
  • Barea-Mendoza JA; UCI de Trauma y Emergencias, Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, Spain.
  • Chico-Fernández M; UCI de Trauma y Emergencias, Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, Spain.
  • Sánchez-Casado M; Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Virgen de la Salud, Toledo, Spain.
  • Jiménez JM; Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario Puerta del Mar, Cádiz, Spain.
  • Mayor DM; Servicio de Medicina Intensiva, Complejo hospitalario de Torrecárdenas, Almería, Spain.
  • Trujillano J; Servei de Medicina Intensiva, Hospital Universitari Arnau de Vilanova, Universitat de Lleida, IRBLleida, Avda Rovira Roure 80, 25198, Lleida, Spain. jtruji@cmb.udl.es.
BMC Med Res Methodol ; 20(1): 262, 2020 10 20.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33081694
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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Redes Neurales de la Computación / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: BMC Med Res Methodol Asunto de la revista: MEDICINA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: España
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