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    A random forest based biomarker discovery and power analysis framework for diagnostics research.
    Acharjee, A ; Larkman, J ; et al.
    In: BMC medical genomics, Jg. 13 (2020-11-23), Heft 1, S. 178
    Online academicJournal
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    Development and external validation of a nomogram for predicting postoperative adverse events in elderly patients undergoing lumbar fusion surgery: comparison of three predictive models.
    Wang, Shuai-Kang ; Wang, Peng ; et al.
    In: Journal of Orthopaedic Surgery & Research, Jg. 19 (2024-01-03), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Association between breastfeeding duration and diabetes mellitus in menopausal women: a machine-learning analysis using population-based retrospective study.
    Choi, Eun-Saem ; Lee, Jue Seong ; et al.
    In: International Breastfeeding Journal, Jg. 19 (2024-05-14), Heft 1, S. 1-10
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Machine learning to predict untreated dental caries in adolescents.
    Bomfim, Rafael Aiello
    In: BMC Oral Health, Jg. 24 (2024-03-09), Heft 1, S. 1-6
    Online academicJournal
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    Development of a machine learning-based acuity score prediction model for virtual care settings.
    Hall, Justin N. ; Galaev, Ron ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-10-03), Heft 1, S. 1-10
    Online academicJournal
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    Identifying the sociodemographic and work-related factors related to workers' daily physical activity using a decision tree approach.
    Biswas, Aviroop ; Chen, Cynthia ; et al.
    In: BMC Public Health, Jg. 23 (2023-09-23), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Machine learning algorithms to predict intraoperative hemorrhage in surgical patients: a modeling study of real-world data in Shanghai, China.
    Shi, Ying ; Zhang, Guangming ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-08-10), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Machine learning for classification of cutaneous sebaceous neoplasms: implementing decision tree model using cytological and architectural features.
    Kamyab-Hesari, Kambiz ; Azhari, Vahidehsadat ; et al.
    In: Diagnostic Pathology, Jg. 18 (2023-08-07), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    PrCRS: a prediction model of severe CRS in CAR-T therapy based on transfer learning.
    Wei, Zhenyu ; Zhao, Chengkui ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 25 (2024-05-20), Heft 1, S. 1-19
    Online academicJournal
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    Identification of prognostic signatures in remnant gastric cancer through an interpretable risk model based on machine learning: a multicenter cohort study.
    Zhan, Zhouwei ; Chen, Bijuan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-30), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Machine learning approach for predicting cardiovascular disease in Bangladesh: evidence from a cross-sectional study in 2023.
    Hossain, Sorif ; Hasan, Mohammad Kamrul ; et al.
    In: BMC Cardiovascular Disorders, Jg. 24 (2024-04-18), Heft 1, S. 1-28
    Online academicJournal
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    Prediction of interactomic hub genes in PBMC cells in type 2 diabetes mellitus, dyslipidemia, and periodontitis.
    yadalam, Pradeep kumar ; Arumuganainar, Deepavalli ; et al.
    In: BMC Oral Health, Jg. 24 (2024-03-26), Heft 1, S. 1-10
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    Addressing the challenges of reconstructing systematic reviews datasets: a case study and a noisy label filter procedure.
    Neeleman, Rutger ; Leenaars, Cathalijn H. C. ; et al.
    In: Systematic Reviews, Jg. 13 (2024-02-17), Heft 1, S. 1-12
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Predicting later categories of upper limb activity from earlier clinical assessments following stroke: an exploratory analysis.
    Barth, Jessica ; Lohse, Keith R. ; et al.
    In: Journal of NeuroEngineering & Rehabilitation (JNER), Jg. 20 (2023-02-21), Heft 1, S. 1-16
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    Circulating miR-133a-3p defines a low-risk subphenotype in patients with heart failure and central sleep apnea: a decision tree machine learning approach.
    de Gonzalo-Calvo, David ; Martinez-Camblor, Pablo ; et al.
    In: Journal of Translational Medicine, Jg. 21 (2023-11-21), Heft 1, S. 1-13
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    Identifying relapse predictors in individual participant data with decision trees.
    Böttcher, Lucas ; Breedvelt, Josefien J. F. ; et al.
    In: BMC Psychiatry, Jg. 23 (2023-11-13), Heft 1, S. 1-10
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    Comparison of machine learning techniques to predict all-cause mortality using fitness data: the Henry ford exercIse testing (FIT) project.
    Sakr, Sherif ; Elshawi, Radwa ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 17 (2017-12-19), S. 1-15
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    Predictive modeling for COVID-19 readmission risk using machine learning algorithms.
    Shanbehzadeh, Mostafa ; Yazdani, Azita ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 22 (2022-05-20), Heft 1, S. 1-12
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    Using machine learning to determine age over 16 based on development of third molar and periodontal ligament of second molar.
    Shen, Shihui ; Zhou, Zhuojun ; et al.
    In: BMC Oral Health, Jg. 23 (2023-09-20), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    EDST: a decision stump based ensemble algorithm for synergistic drug combination prediction.
    Chen, Jing ; Wu, Lianlian ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-08-29), Heft 1, S. 1-21
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