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Identification of newborns at risk for autism using electronic medical records and machine learning.
Rahman, Rayees; Kodesh, Arad; Levine, Stephen Z; Sandin, Sven; Reichenberg, Abraham; Schlessinger, Avner.
Afiliação
  • Rahman R; Department of Pharmacological Sciences, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York, USA.
  • Kodesh A; Department of Mental Health, Meuhedet Health Services, Tel Aviv, Israel.
  • Levine SZ; Department of Community Health, University of Haifa, Haifa, Israel.
  • Sandin S; Department of Community Health, University of Haifa, Haifa, Israel.
  • Reichenberg A; Department of Psychiatry, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York, USA.
  • Schlessinger A; Seaver Center for Autism Research and Treatment, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York, USA.
Eur Psychiatry ; 63(1): e22, 2020 02 26.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32100657
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Registros Eletrônicos de Saúde / Transtorno do Espectro Autista Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Screening_studies Limite: Child / Child, preschool / Female / Humans / Male / Newborn Idioma: En Revista: Eur Psychiatry Assunto da revista: PSIQUIATRIA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Reino Unido
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