Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?

Weng, Stephen F; Reps, Jenna; Kai, Joe; Garibaldi, Jonathan M; Qureshi, Nadeem

Weng, Stephen F; Reps, Jenna; Kai, Joe; Garibaldi, Jonathan M; Qureshi, Nadeem.

Afiliação

Weng SF; NIHR School for Primary Care Research, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.
Reps J; Division of Primary Care, School of Medicine, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.
Kai J; Advanced Data Analysis Centre, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.
Garibaldi JM; School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.
Qureshi N; NIHR School for Primary Care Research, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.

PLoS One ; 12(4): e0174944, 2017.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-28376093

Assuntos

Doenças Cardiovasculares/etiologia; Doenças Cardiovasculares/prevenção & controle; Aprendizado de Máquina; Adulto; Idoso; Idoso de 80 Anos ou mais; Algoritmos; Estudos de Coortes; Registros Eletrônicos de Saúde/estatística & dados numéricos; Feminino; Humanos; Modelos Logísticos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Redes Neurais de Computação; Estudos Prospectivos; Fatores de Risco

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doenças Cardiovasculares / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Etiology_studies / Guideline / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article

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