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To predict the risk of chronic kidney disease (CKD) using Generalized Additive2 Models (GA2M).
Lapi, Francesco; Nuti, Lorenzo; Marconi, Ettore; Medea, Gerardo; Cricelli, Iacopo; Papi, Matteo; Gorini, Marco; Fiorani, Matteo; Piccinocchi, Gaetano; Cricelli, Claudio.
Afiliación
  • Lapi F; Health Search, Italian College of General Practitioners and Primary Care, Florence, Italy.
  • Nuti L; Genomedics SRL, Florence, Italy.
  • Marconi E; Health Search, Italian College of General Practitioners and Primary Care, Florence, Italy.
  • Medea G; Italian College of General Practitioners and Primary Care, Florence, Italy.
  • Cricelli I; Genomedics SRL, Florence, Italy.
  • Papi M; AstraZeneca Italy, MIND, Milan, Italy.
  • Gorini M; AstraZeneca Italy, MIND, Milan, Italy.
  • Fiorani M; Data Life SRL, Florence, Italy.
  • Piccinocchi G; Italian College of General Practitioners and Primary Care, Florence, Italy.
  • Cricelli C; Italian College of General Practitioners and Primary Care, Florence, Italy.
J Am Med Inform Assoc ; 30(9): 1494-1502, 2023 08 18.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37330672
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Insuficiencia Renal Crónica Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Humans Idioma: En Revista: J Am Med Inform Assoc Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Italia Pais de publicación: Reino Unido
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