Machine Learning Approaches to Predict Hepatotoxicity Risk in Patients Receiving Nilotinib.

Kim, Jung-Sun; Han, Ji-Min; Cho, Yoon-Sook; Choi, Kyung-Hee; Gwak, Hye-Sun

Kim, Jung-Sun; Han, Ji-Min; Cho, Yoon-Sook; Choi, Kyung-Hee; Gwak, Hye-Sun.

Afiliação

Kim JS; College of Pharmacy, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Ewha Womans University, Seoul 03760, Korea.
Han JM; Department of Pharmacy, Seoul National University Hospital, Seoul 03080, Korea.
Cho YS; College of Pharmacy, Chungbuk National University, Cheongju-si 28160, Korea.
Choi KH; Department of Pharmacy, Seoul National University Hospital, Seoul 03080, Korea.
Gwak HS; College of Pharmacy, Sunchon National University, Suncheon 57922, Korea.

Molecules ; 26(11)2021 May 31.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34072626

Assuntos

Fígado/efeitos dos fármacos; Aprendizado de Máquina; Pirimidinas/efeitos adversos; Medição de Risco/métodos; Adulto; Idoso; Idoso de 80 Anos ou mais; Antineoplásicos/uso terapêutico; Área Sob a Curva; Doença Hepática Induzida por Substâncias e Drogas; Feminino; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Razão de Chances; Inibidores de Proteínas Quinases/uso terapêutico; Pirimidinas/farmacologia; Estudos Retrospectivos; Risco; Fatores de Risco; Adulto Jovem

Palavras-chave

H2 blocker; dose; hepatotoxicity; machine learning; male; nilotinib

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pirimidinas / Medição de Risco / Aprendizado de Máquina / Fígado Tipo de estudo: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Molecules Assunto da revista: BIOLOGIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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