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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
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    Development of a predictive model for 1-year postoperative recovery in patients with lumbar disk herniation based on deep learning and machine learning.
    Chen, Yan ; Lin, Fabin ; et al.
    In: Frontiers in Neurology, 2024-06-25, S. 1-11
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    Machine‐learning model for the prediction of acute orthostatic hypotension after levodopa administration.
    Liu, Zhu ; Lin, Shinuan ; et al.
    In: CNS Neuroscience & Therapeutics, Jg. 30 (2024-03-01), Heft 3, S. 1-12
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    Preoperative prediction model for risk of readmission after total joint replacement surgery: a random forest approach leveraging NLP and unfairness mitigation for improved patient care and cost-effectiveness.
    Digumarthi, Varun ; Amin, Tapan ; et al.
    In: Journal of Orthopaedic Surgery & Research, Jg. 19 (2024-05-09), Heft 1, S. 1-17
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    Use of mobile technology to identify behavioral mechanisms linked to mental health outcomes in Kenya: protocol for development and validation of a predictive model.
    Njoroge, Willie ; Maina, Rachel ; et al.
    In: BMC Research Notes, Jg. 16 (2023-09-21), Heft 1, S. 1-9
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    Strategies for improving the performance of prediction models for response to immune checkpoint blockade therapy in cancer.
    Zeng, Tiantian ; Zhang, Jason Z. ; et al.
    In: BMC Research Notes, Jg. 17 (2024-04-09), Heft 1, S. 1-9
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    Development and external validation of a predictive model for prolonged length of hospital stay in elderly patients undergoing lumbar fusion surgery: comparison of three predictive models.
    Wang, Shuai-Kang ; Wang, Peng ; et al.
    In: European Spine Journal, Jg. 33 (2024-03-01), Heft 3, S. 1044-1054
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    Correlation between neutrophil-to-lymphocyte ratio and contrast-induced acute kidney injury and the establishment of machine-learning-based predictive models.
    Zhou, Fangfang ; Lu, Yi ; et al.
    In: Renal Failure, Jg. 45 (2023-12-15), Heft 2, S. 1-10
    Online academicJournal
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    Prostate cancer prediction model: A retrospective analysis based on machine learning using the MIMIC-IV database.
    Wang, Wei ; Jin, Xin
    In: Intelligent Pharmacy, Jg. 1 (2023-12-01), Heft 4, S. 268-273
    Online academicJournal
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    Evaluating the Feasibility of Machine-Learning-Based Predictive Models for Precancerous Cervical Lesions in Patients Referred for Colposcopy.
    Chen, Mingyang ; Wang, Jiaxu ; et al.
    In: Diagnostics (2075-4418), Jg. 12 (2022-12-01), Heft 12, S. 3066-3078
    Online academicJournal
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    Building Models to Predict Real Estate List Prices using Ensemble Machine Learning Algorithms.
    Hernández, Carlos ; Rosales, Ingrid
    In: IEOM European Conference Proceedings, 2021, S. 2481-2490
    Konferenz
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    Development of a Predictive Model for Evaluation of the Influence of Various Parameters on the Performance of an Oscillating Water Column Device.
    Sfravara, Felice ; Barberi, Emmanuele ; et al.
    In: Sensors (14248220), Jg. 24 (2024-06-01), Heft 11, S. 3582-3615
    Online academicJournal
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    The predictive accuracy of machine learning for the risk of death in HIV patients: a systematic review and meta-analysis.
    Li, Yuefei ; Feng, Ying ; et al.
    In: BMC Infectious Diseases, Jg. 24 (2024-05-06), Heft 1, S. 1-17
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    Predictive models for cochlear implant outcomes: Performance, generalizability, and the impact of cohort size.
    Shafieibavani, Elaheh ; Goudey, Benjamin ; et al.
    In: Trends in Hearing, 2021-12-13, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Development and validation of predictive models for myopia onset and progression using extensive 15-year refractive data in children and adolescents.
    Zhao, Jing ; Yu, Yanze ; et al.
    In: Journal of Translational Medicine, Jg. 22 (2024-03-17), Heft 1, S. 1-12
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    Predictive model and risk analysis for peripheral vascular disease in type 2 diabetes mellitus patients using machine learning and shapley additive explanation.
    Liu, Lianhua ; Bi, Bo ; et al.
    In: Frontiers in Endocrinology, 2024-03-13, S. 1-12
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    Automated Machine Learning to Develop Predictive Models of Metabolic Syndrome in Patients with Periodontal Disease.
    Boitor, Ovidiu ; Stoica, Florin ; et al.
    In: Diagnostics (2075-4418), Jg. 13 (2023-12-15), Heft 24, S. 3631-3661
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    Forecasting levels of serum 25-hydroxyvitamin D based on dietary intake, lifestyle and personal determinants in a sample of Southern Europeans.
    Valer-Martinez, Ana ; Sayon-Orea, Carmen ; et al.
    In: British Journal of Nutrition, Jg. 130 (2023-11-28), Heft 10, S. 1814-1822
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    Interpretable machine learning models for early prediction of acute kidney injury after cardiac surgery.
    Jiang, Jicheng ; Liu, Xinyun ; et al.
    In: BMC Nephrology, Jg. 24 (2023-11-07), Heft 1, S. 1-10
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    Predictive model for totally implanted venous access ports‑related long‑term complications in patients with lung cancer.
    Jia, Jian ; Fan, Xutong ; et al.
    In: Oncology Letters, Jg. 28 (2024-07-01), Heft 1, S. N.PAG
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