Machine Learning Approaches for Fracture Risk Assessment: A Comparative Analysis of Genomic and Phenotypic Data in 5130 Older Men.

Wu, Qing; Nasoz, Fatma; Jung, Jongyun; Bhattarai, Bibek; Han, Mira V

Wu, Qing; Nasoz, Fatma; Jung, Jongyun; Bhattarai, Bibek; Han, Mira V.

Afiliación

Wu Q; Nevada Institute of Personalized Medicine, University of Nevada, Las Vegas, 4505 Maryland Parkway, Las Vegas, NV, 89154-4009, USA. qing.wu@unlv.edu.
Nasoz F; Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, University of Nevada, Las Vegas, NV, USA. qing.wu@unlv.edu.
Jung J; Department of Computer Science, University of Nevada, Las Vegas, NV, USA.
Bhattarai B; The Lincy Institute, University of Nevada, Las Vegas, NV, USA.
Han MV; Nevada Institute of Personalized Medicine, University of Nevada, Las Vegas, 4505 Maryland Parkway, Las Vegas, NV, 89154-4009, USA.

Calcif Tissue Int ; 107(4): 353-361, 2020 10.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32728911

Asunto(s)

Densidad Ósea; Fracturas Óseas/diagnóstico; Aprendizaje Automático; Medición de Riesgo; Actividades Cotidianas; Anciano; Anciano de 80 o más Años; Estudios de Cohortes; Genómica; Humanos; Masculino; Fenotipo

Palabras clave

Comparison; Fracture; Genomics; Machine learning; Osteoporosis

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Densidad Ósea / Medición de Riesgo / Fracturas Óseas / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Aged / Aged80 / Humans / Male Idioma: En Revista: Calcif Tissue Int Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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