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Proposing a machine-learning based method to predict stillbirth before and during delivery and ranking the features: nationwide retrospective cross-sectional study.
Khatibi, Toktam; Hanifi, Elham; Sepehri, Mohammad Mehdi; Allahqoli, Leila.
Afiliação
  • Khatibi T; School of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University (TMU), Tehran, 14117-13114, Iran. toktam.khatibi@modares.ac.ir.
  • Hanifi E; School of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University (TMU), Tehran, 14117-13114, Iran.
  • Sepehri MM; School of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University (TMU), Tehran, 14117-13114, Iran.
  • Allahqoli L; Endometriosis Research Center, Iran University of Medical Sciences (IUMS), Tehran, Iran.
BMC Pregnancy Childbirth ; 21(1): 202, 2021 Mar 12.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33706701
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Diagnóstico Pré-Natal / Estatura / Idade Gestacional / Medição de Risco / Natimorto / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Observational_studies / Prevalence_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Female / Humans / Pregnancy País/Região como assunto: Asia Idioma: En Revista: BMC Pregnancy Childbirth Assunto da revista: OBSTETRICIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Irã País de publicação: Reino Unido
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