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An effective algorithm to detect the possibility of being MSI phenotype in endometrial cancer given the BMI status and histological subtype: a statistical study
González Villa, Isabel; González Dávila, Enrique Francisco; Expósito Afonso, Idaira Jael; Martínez Blanco, Leynis Isabel; Loro Ferrer, Juan Francisco; Cabrera Galván, Juan José.
Afiliação
  • González Villa, Isabel; Canary University Hospital. Tenerife. Spain
  • González Dávila, Enrique Francisco; Canary University Hospital. Tenerife. Spain
  • Expósito Afonso, Idaira Jael; Nuestra Señora de Candelaria University Hospital. Tenerife. Spain
  • Martínez Blanco, Leynis Isabel; Nuestra Señora de Candelaria University Hospital. Tenerife. Spain
  • Loro Ferrer, Juan Francisco; University of Las Palmas de Gran Canaria. Faculty of Health Sciences. Las Palmas de Gran Canaria. Spain
  • Cabrera Galván, Juan José; University Institute for Biomedical and Health Research (IUIBIS). Las Palmas de Gran Canaria. Spain
Clin. transl. oncol. (Print) ; 24(9): 1809–1817, septiembre 2022. ilus, graf
Artigo em Inglês | IBECS | ID: ibc-206266
Biblioteca responsável: ES1.1
Localização: ES15.1 - BNCS
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Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados nacionais / Espanha Base de dados: IBECS Assunto principal: Fenótipo / Algoritmos / Índice de Massa Corporal / Neoplasias do Endométrio / Carcinoma Endometrioide Limite: Humanos Idioma: Inglês Revista: Clin. transl. oncol. (Print) Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Artigo Instituição/País de afiliação: Canary University Hospital/Spain / Nuestra Señora de Candelaria University Hospital/Spain / University Institute for Biomedical and Health Research (IUIBIS)/Spain / University of Las Palmas de Gran Canaria/Spain
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