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Predicting age at onset of type 1 diabetes in children using regression, artificial neural network and Random Forest: A case study in Saudi Arabia.
Alazwari, Ahood; Abdollahian, Mali; Tafakori, Laleh; Johnstone, Alice; Alshumrani, Rahma A; Alhelal, Manal T; Alsaheel, Abdulhameed Y; Almoosa, Eman S; Alkhaldi, Aseel R.
Afiliação
  • Alazwari A; School of Science, RMIT University, Melbourne, Victoria, Australia.
  • Abdollahian M; School of Science, Al-Baha University, Moundq, Saudi Arabia.
  • Tafakori L; School of Science, RMIT University, Melbourne, Victoria, Australia.
  • Johnstone A; School of Science, RMIT University, Melbourne, Victoria, Australia.
  • Alshumrani RA; School of Science, RMIT University, Melbourne, Victoria, Australia.
  • Alhelal MT; Pediatric Endocrine Department, Al Aziziyah Maternal and Children Hospital, Jeddah, Saudi Arabia.
  • Alsaheel AY; Pediatric Endocrine Department, Maternal and Children Hospital, Al-Ahsa, Saudi Arabia.
  • Almoosa ES; Pediatric Endocrine Department, King Fahad Medical City (KFMC), Riyadh, Saudi Arabia.
  • Alkhaldi AR; Pediatric Endocrine Department, Maternal and Children Hospital, Al-Ahsa, Saudi Arabia.
PLoS One ; 17(2): e0264118, 2022.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35226685
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Diabetes Mellitus Tipo 1 / Modelos Biológicos Tipo de estudo: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adolescent / Child / Child, preschool / Female / Humans / Male País/Região como assunto: Asia Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Austrália
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