QR குறியீடு

Phenotyping cardiogenic shock: an insight from the gulf cardiogenic shock registry

BackgroundCardiogenic shock (CS) is a life-threatening condition characterized by clinical heterogeneity and high mortality. A “one-size-fits-all” approach to management may be suboptimal. We aimed to identify distinct clinical phenotypes of CS using an unsupervised machine learning approach and to...

முழு விளக்கம்

சேமிக்கப்பட்டது:
முதன்மை ஆசிரியர்கள்: Ahmed Elmahrouk, Amin Daoulah, Ahmed Jamjoom, Nooraldaem Yousif, Wael Almahmeed, Prashanth Panduranga, Abdulrahman Arabi, Omar Kanbr, Hatem M. Aloui, Mohammed Alshehri, Badr Alzahrani, Shaber Seraj, Adnan Hussien, Waleed Alharbi, Mohammed A. Qutub, Mokhtar Kahin, Abdullah Alenezi, Mohamed Ajaz Ghani, Taher Hassan, Rajesh Rajan, Said Al Maashani, Abdulwali Abohasan, Mohammed Balghith, Ziad Dahdouh, Abdulrahman M. Alqahtani, Ibrahim A. M Abdulhabeeb, Mohammed Al Jarallah, Mubarak Abdulhadi Aldossari, Harvey Anthony, Mohammed Awad Ashour Awad Ashour, Tarique Shahzad Chachar, Hassan Khan, Abeer M. Shawky, Youssef Elmahrouk, Amir Lotfi, Amr Arafat
வடிவம்: Artigo
மொழி:Inglês
வெளியிடப்பட்டது: Frontiers Media S.A. 2026-03-01
தொடர்:Frontiers in Artificial Intelligence
பொருள்கள்:
cardiogenic shock
cluster analysis
machine learning
multi-organ failure
phenotyping
prognosis
ஆன்லைன் அணுகல்:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2026.1744896/full
குறிச்சொற்கள்: குறிச்சொல்லை சேர்க்கவும்
டாக்‌ஸ் இல்லை, இந்த பதிவுக்கு குறிச்சொல் சேர்க்கும் முதல் நபராக இருங்கள்!

ஒத்த வளங்கள்