Implementation of machine learning models for the prediction of vaginal birth after cesarean delivery.

Meyer, Raanan; Hendin, Natav; Zamir, Michal; Mor, Nizan; Levin, Gabriel; Sivan, Eyal; Aran, Dvir; Tsur, Abraham

Meyer, Raanan; Hendin, Natav; Zamir, Michal; Mor, Nizan; Levin, Gabriel; Sivan, Eyal; Aran, Dvir; Tsur, Abraham.

Afiliación

Meyer R; Department of Obstetrics and Gynecology, The Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel.
Hendin N; School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv-Yafo, Israel.
Zamir M; School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv-Yafo, Israel.
Mor N; School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv-Yafo, Israel.
Levin G; School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv-Yafo, Israel.
Sivan E; Department of Obstetrics and Gynecology, Hadassah-Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel.
Aran D; Department of Obstetrics and Gynecology, The Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel.
Tsur A; School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv-Yafo, Israel.

J Matern Fetal Neonatal Med ; 35(19): 3677-3683, 2022 Oct.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33103511

Asunto(s)

Parto Vaginal Después de Cesárea; Cesárea; Parto Obstétrico; Femenino; Humanos; Aprendizaje Automático; Embarazo; Estudios Retrospectivos; Esfuerzo de Parto

Palabras clave

Artificial intelligence; TOLAC; cesarean delivery; machine learning; vaginal delivery

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Parto Vaginal Después de Cesárea Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Aspecto: Implementation_research Límite: Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Revista: J Matern Fetal Neonatal Med Asunto de la revista: OBSTETRICIA / PERINATOLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Israel Pais de publicación: Reino Unido

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