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    Development and evaluation of a risk algorithm predicting alcohol dependence after early onset of regular alcohol use.
    Bharat, Chrianna ; Glantz, Meyer D. ; et al.
    In: Addiction, Jg. 118 (2023-05-01), Heft 5, S. 954-966
    Online academicJournal
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    Sex‐Specific Risk Profiles for Suicide Among Persons with Substance Use Disorders in Denmark.
    Adams, Rachel Sayko ; Jiang, Tammy ; et al.
    In: Addiction, Jg. 116 (2021-10-01), Heft 10, S. 2882-2892
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    External validation of a machine learning classifier to identify unhealthy alcohol use in hospitalized patients.
    Lin, Yiqi ; Sharma, Brihat ; et al.
    In: Addiction, Jg. 117 (2022-04-01), Heft 4, S. 925-933
    Online academicJournal
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    Predicting alcohol dependence treatment outcomes: a prospective comparative study of clinical psychologists versus 'trained' machine learning models.
    Symons, Martyn ; Feeney, Gerald F. X. ; et al.
    In: Addiction, Jg. 115 (2020-11-01), Heft 11, S. 2164-2175
    Online academicJournal
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    Identifying an accurate self‐reported screening tool for alcohol use disorder: evidence from a Swiss, male population‐based assessment.
    Baggio, Stéphanie ; Trächsel, Bastien ; et al.
    In: Addiction, Jg. 115 (2020-03-01), Heft 3, S. 426-436
    Online academicJournal
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    Outcome class imbalance and rare events: An underappreciated complication for overdose risk prediction modeling.
    Cartus, Abigail R. ; Samuels, Elizabeth A. ; et al.
    In: Addiction, Jg. 118 (2023-06-01), Heft 6, S. 1167-1176
    Online academicJournal
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    Predictability of buprenorphine‐naloxone treatment retention: A multi‐site analysis combining electronic health records and machine learning.
    Nateghi Haredasht, Fateme ; Fouladvand, Sajjad ; et al.
    In: Addiction, 2024-06-24, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    How to apply zero‐shot learning to text data in substance use research: An overview and tutorial with media data.
    Riordan, Benjamin ; Bonela, Abraham Albert ; et al.
    In: Addiction, Jg. 119 (2024-05-01), Heft 5, S. 951-959
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Changes in predicted opioid overdose risk over time in a state Medicaid program: a group‐based trajectory modeling analysis.
    Guo, Jingchuan ; Gellad, Walid F. ; et al.
    In: Addiction, Jg. 117 (2022-08-01), Heft 8, S. 2254-2263
    Online academicJournal
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    Preventing Overdose Using Information and Data from the Environment (PROVIDENT): protocol for a randomized, population‐based, community intervention trial.
    Marshall, Brandon D. L. ; Alexander‐Scott, Nicole ; et al.
    In: Addiction, Jg. 117 (2022-04-01), Heft 4, S. 1152-1162
    Online academicJournal
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    Who responds to a multi‐component treatment for cannabis use disorder? Using multivariable and machine learning models to classify treatment responders and non‐responders.
    Tomko, Rachel L. ; Wolf, Bethany J. ; et al.
    In: Addiction, Jg. 118 (2023-10-01), Heft 10, S. 1965-1974
    Online academicJournal
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    A new generation of transdermal alcohol biosensing technology: practical applications, machine ‐learning analytics and questions for future research.
    Fairbairn, Catharine E. ; Bosch, Nigel
    In: Addiction, Jg. 116 (2021-10-01), Heft 10, S. 2912-2920
    Online academicJournal
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    Sex differences in factors predicting post‐treatment opioid use.
    Davis, Jordan P. ; Eddie, David ; et al.
    In: Addiction, Jg. 116 (2021-08-01), Heft 8, S. 2116-2126
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    Using contributing causes of death improves prediction of opioid involvement in unclassified drug overdoses in US death records.
    Boslett, Andrew J. ; Denham, Alina ; et al.
    In: Addiction, Jg. 115 (2020-07-01), Heft 7, S. 1308-1317
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    Addiction Lives: Robert West.
    Berridge, Virginia
    In: Addiction, Jg. 119 (2024-07-01), Heft 7, S. 1322-1323
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    Machine‐learning prediction of adolescent alcohol use: a cross‐study, cross‐cultural validation.
    Afzali, Mohammad H. ; Sunderland, Matthew ; et al.
    In: Addiction, Jg. 114 (2019-04-01), Heft 4, S. 662-671
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    Commentary on Lin et al.: The importance of valid reference standards in training supervised machine learning classifiers to detect alcohol misuse.
    Fitzgerald, Nicole D. ; Barenholtz, Elan
    In: Addiction, Jg. 117 (2022-05-01), Heft 5, S. 1494-1495
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