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    Predicting the Development of Surgery-Related Pressure Injury Using a Machine Learning Algorithm Model.
    Cai, JY ; Zha, ML ; et al.
    In: The journal of nursing research : JNR, Jg. 29 (2020-12-21), Heft 1, S. e135
    academicJournal
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    Training and Interpreting Machine Learning Algorithms to Evaluate Fall Risk After Emergency Department Visits.
    Patterson, BW ; Engstrom, CJ ; et al.
    In: Medical care, Jg. 57 (2019-07-01), Heft 7, S. 560-566
    Online academicJournal
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    Predictive Risk Models for Wound Infection-Related Hospitalization or ED Visits in Home Health Care Using Machine-Learning Algorithms.
    Song, J ; Woo, K ; et al.
    In: Advances in skin & wound care, Jg. 34 (2021-08-01), Heft 8, S. 1-12
    academicJournal
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    MySurgeryRisk: Development and Validation of a Machine-learning Risk Algorithm for Major Complications and Death After Surgery.
    Bihorac, A ; Ozrazgat-Baslanti, T ; et al.
    In: Annals of surgery, Jg. 269 (2019-04-01), Heft 4, S. 652-662
    Online academicJournal
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    A Machine Learning Approach to Assess Injury Risk in Elite Youth Football Players.
    Rommers, N ; Rössler, R ; et al.
    In: Medicine and science in sports and exercise, Jg. 52 (2020-08-01), Heft 8, S. 1745-1751
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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    A Machine Learning Algorithm to Identify Patients with Tibial Shaft Fractures at Risk for Infection After Operative Treatment.
    Machine Learning Consortium, on behalf of the SPRINT and FLOW Investigators
    In: Journal of Bone & Joint Surgery, American Volume, Jg. 103 (2021-03-17), Heft 6, S. 532-540
    academicJournal
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    Risk Assessment Score and Chi-Square Automatic Interaction Detection Algorithm for Hypertension Among Africans: Models From the SIREN Study.
    Asowata, Osahon J. ; Okekunle, Akinkunmi Paul ; et al.
    In: Hypertension (0194911X), Jg. 80 (2023-12-01), Heft 12, S. 2581-2590
    academicJournal
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    The Development of a Machine Learning Inpatient Acute Kidney Injury Prediction Model.
    Koyner, Jay L. ; Carey, Kyle A. ; et al.
    In: Critical Care Medicine, Jg. 46 (2018-07-01), Heft 7, S. 1070-1077
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    Analysis of Machine Learning Techniques for Heart Failure Readmissions.
    Mortazavi, Bobak J. ; Downing, Nicholas S. ; et al.
    In: Circulation: Cardiovascular Quality & Outcomes, Jg. 9 (2016-11-01), Heft 6, S. 629-640
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    In Silico Performance vs Real-World Utility of Surgical Prediction Models: What Does it Take to Change a Surgeon's Mind?
    Wang, Joyce E. ; Kennedy, Chris J. ; et al.
    In: Journal of the American College of Surgeons (2563-9021), Jg. 237 (2023-09-01), Heft 3, S. 583-584
    academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Improving the American College of Surgeons NSQIP Surgical Risk Calculator with Machine Learning.
    Chen, Kevin A. ; Gomez, Shawn M. ; et al.
    In: Journal of the American College of Surgeons (2563-9021), Jg. 237 (2023-08-01), Heft 2, S. 385-386
    academicJournal
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    Harnessing the Power of Machine Learning Algorithms and Big Data Analytics: Enhancing NSQIP Risk Predictions.
    Janjua, Haroon M. ; Rogers, Michael P. ; et al.
    In: Journal of the American College of Surgeons (2563-9021), Jg. 237 (2023-08-01), Heft 2, S. 382-382
    academicJournal
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    Clinical Value of Predicting Individual Treatment Effects for Intensive Blood Pressure Therapy.
    Duan, Tony ; Rajpurkar, Pranav ; et al.
    In: Circulation: Cardiovascular Quality & Outcomes, Jg. 12 (2019-03-01), Heft 3, S. e005010
    Online academicJournal
    Zugriff:
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