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Endotyping allergic rhinitis in children: A machine learning approach.
Malizia, Velia; Cilluffo, Giovanna; Fasola, Salvatore; Ferrante, Giuliana; Landi, Massimo; Montalbano, Laura; Licari, Amelia; La Grutta, Stefania.
Afiliação
  • Malizia V; Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy.
  • Cilluffo G; Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy.
  • Fasola S; Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy.
  • Ferrante G; Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties, University of Palermo, Palermo, Italy.
  • Landi M; Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy.
  • Montalbano L; Pediatric National Healthcare System, Turin, Italy.
  • Licari A; Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy.
  • La Grutta S; Pediatric Clinic, Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, Pavia, Italy.
Pediatr Allergy Immunol ; 33 Suppl 27: 18-21, 2022 01.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35080305
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Rinite / Rinite Alérgica Sazonal / Rinite Alérgica Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Pediatr Allergy Immunol Assunto da revista: ALERGIA E IMUNOLOGIA / PEDIATRIA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália País de publicação: Reino Unido
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