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  1. Detailansicht für Treffer 21 öffnen
    A Broad Learning System to Predict the 28-Day Mortality of Patients Hospitalized with Community-Acquired Pneumonia: A Case-Control Study.
    Yuan, J ; Liu, X ; et al.
    In: Computational and mathematical methods in medicine, Jg. 2022 (2022-03-04), S. 7003272
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    Development and validation of questionnaire-based machine learning models for predicting all-cause mortality in a representative population of China.
    Li, Z ; Yang, N ; et al.
    In: Frontiers in public health, Jg. 11 (2023-01-27), S. 1033070
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  3. Detailansicht für Treffer 23 öffnen
    Spatial Prediction of COVID-19 in China Based on Machine Learning Algorithms and Geographically Weighted Regression.
    Shao, Q ; Xu, Y ; et al.
    In: Computational and mathematical methods in medicine, Jg. 2021 (2021-10-13), S. 7196492
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 24 öffnen
    A correlation-based feature analysis of physical examination indicators can help predict the overall underlying health status using machine learning.
    Wang, H ; Shuai, P ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-11-15), Heft 1, S. 19626
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    Evaluating the risk of hypertension in residents in primary care in Shanghai, China with machine learning algorithms.
    Chen, N ; Fan, F ; et al.
    In: Frontiers in public health, Jg. 10 (2022-10-04), S. 984621
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  6. Detailansicht für Treffer 26 öffnen
    Analysis of disease comorbidity patterns in a large-scale China population.
    Guo, M ; Yu, Y ; et al.
    In: BMC medical genomics, Jg. 12 (2019-12-12), Heft Suppl 12, S. 177
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    A clinical decision model based on machine learning for ptosis.
    Song, X ; Tong, W ; et al.
    In: BMC ophthalmology, Jg. 21 (2021-04-09), Heft 1, S. 169
    Online academicJournal
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    Spatiotemporal characteristics of carbon emissions in Shaanxi, China, during 2012-2019: a machine learning method with multiple variables.
    Liu, Z ; Han, L ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 30 (2023-08-01), Heft 37, S. 87535-87548
    Online academicJournal
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  9. Detailansicht für Treffer 29 öffnen
    Integration of an interpretable machine learning algorithm to identify early life risk factors of childhood obesity among preterm infants: a prospective birth cohort.
    Fu, Y ; Gou, W ; et al.
    In: BMC medicine, Jg. 18 (2020-07-10), Heft 1, S. 184
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    PRCTC: a machine learning model for prediction of response to corticosteroid therapy in COVID-19 patients.
    Gao, Y ; Xiong, X ; et al.
    In: Aging, Jg. 14 (2022-01-12), Heft 1, S. 54-72
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  11. Detailansicht für Treffer 31 öffnen
    Prediction of long-term mortality by using machine learning models in Chinese patients with connective tissue disease-associated interstitial lung disease.
    Sun, D ; Wang, Y ; et al.
    In: Respiratory research, Jg. 23 (2022-01-07), Heft 1, S. 4
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    An early model to predict the risk of gestational diabetes mellitus in the absence of blood examination indexes: application in primary health care centres.
    Wang, J ; Lv, B ; et al.
    In: BMC pregnancy and childbirth, Jg. 21 (2021-12-08), Heft 1, S. 814
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    Clinical and inflammatory features based machine learning model for fatal risk prediction of hospitalized COVID-19 patients: results from a retrospective cohort study.
    Guan, X ; Zhang, B ; et al.
    In: Annals of medicine, Jg. 53 (2021-12-01), Heft 1, S. 257-266
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  14. Detailansicht für Treffer 34 öffnen
    Analyzing the Check-In Behavior of Visitors through Machine Learning Model by Mining Social Network's Big Data.
    Hou, L ; Liu, Q ; et al.
    In: Computational and mathematical methods in medicine, Jg. 2021 (2021-11-30), S. 6323357
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    Quantifying the Impacts of Pre- and Post-Conception TSH Levels on Birth Outcomes: An Examination of Different Machine Learning Models.
    Sun, Y ; Zheng, W ; et al.
    In: Frontiers in endocrinology, Jg. 12 (2021-10-29), S. 755364
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  16. Detailansicht für Treffer 36 öffnen
    Using machine-learning algorithms to identify patients at high risk of upper gastrointestinal lesions for endoscopy.
    Liu, Y ; Lin, D ; et al.
    In: Journal of gastroenterology and hepatology, Jg. 36 (2021-10-01), Heft 10, S. 2735-2744
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  17. Detailansicht für Treffer 37 öffnen
    A Risk Prediction Model for Physical Restraints Among Older Chinese Adults in Long-term Care Facilities: Machine Learning Study.
    Wang, J ; Chen, H ; et al.
    In: Journal of medical Internet research, Jg. 25 (2023-04-06), S. e43815
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  18. Detailansicht für Treffer 38 öffnen
    Loan default prediction of Chinese P2P market: a machine learning methodology.
    Xu, J ; Lu, Z ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-09-21), Heft 1, S. 18759
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    Stroke risk prediction using machine learning: a prospective cohort study of 0.5 million Chinese adults.
    Chun, M ; Clarke, R ; et al.
    In: Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, Jg. 28 (2021-07-30), Heft 8, S. 1719-1727
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  20. Detailansicht für Treffer 40 öffnen
    Assessing the Adequacy of Hemodialysis Patients via the Graph-Based Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy System.
    Du, A ; Shi, X ; et al.
    In: Computational and mathematical methods in medicine, Jg. 2021 (2021-07-27), S. 9036322
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