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Cardiometabolic risk estimation using exposome data and machine learning.
Atehortúa, Angélica; Gkontra, Polyxeni; Camacho, Marina; Diaz, Oliver; Bulgheroni, Maria; Simonetti, Valentina; Chadeau-Hyam, Marc; Felix, Janine F; Sebert, Sylvain; Lekadir, Karim.
Afiliação
  • Atehortúa A; BCN-AIM laboratory, Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain. Electronic address: amatehortual@ub.edu.
  • Gkontra P; BCN-AIM laboratory, Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain.
  • Camacho M; BCN-AIM laboratory, Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain.
  • Diaz O; BCN-AIM laboratory, Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain.
  • Bulgheroni M; R&D Ab.Acus s.r.l., Milano, Italy.
  • Simonetti V; R&D Ab.Acus s.r.l., Milano, Italy.
  • Chadeau-Hyam M; Department of Epidemiology and Biostatistics, MRC-HPA Centre for Environment and Health, School of Public Health, Imperial College London, London, United Kingdom.
  • Felix JF; The Generation R Study Group, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands; Department of Pediatrics, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands.
  • Sebert S; Research Unit of Population Health, Faculty of Medicine, University of Oulu, Oulu, Finland.
  • Lekadir K; BCN-AIM laboratory, Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain.
Int J Med Inform ; 179: 105209, 2023 Nov.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37729839
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doenças Cardiovasculares / Diabetes Mellitus Tipo 2 / Expossoma Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article
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