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A machine learning model for identifying patients at risk for wild-type transthyretin amyloid cardiomyopathy.
Huda, Ahsan; Castaño, Adam; Niyogi, Anindita; Schumacher, Jennifer; Stewart, Michelle; Bruno, Marianna; Hu, Mo; Ahmad, Faraz S; Deo, Rahul C; Shah, Sanjiv J.
Afiliação
  • Huda A; Pfizer, Inc., New York, NY, USA.
  • Castaño A; Pfizer, Inc., New York, NY, USA.
  • Niyogi A; Pfizer, Inc., New York, NY, USA.
  • Schumacher J; Pfizer, Inc., New York, NY, USA.
  • Stewart M; Pfizer, Inc., New York, NY, USA.
  • Bruno M; Pfizer, Inc., New York, NY, USA.
  • Hu M; Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA.
  • Ahmad FS; Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA.
  • Deo RC; Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA.
  • Shah SJ; Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA. sanjiv.shah@northwestern.edu.
Nat Commun ; 12(1): 2725, 2021 05 11.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33976166
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pré-Albumina / Neuropatias Amiloides Familiares / Aprendizado de Máquina / Insuficiência Cardíaca / Cardiomiopatias Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Nat Commun Assunto da revista: BIOLOGIA / CIENCIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Reino Unido
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