Đang tải...
Can Machine Learning Algorithms Predict Which Patients Will Achieve Minimally Clinically Important Differences From Total Joint Arthroplasty?
BACKGROUND: Identifying patients at risk of not achieving meaningful gains in long-term postsurgical patient-reported outcome measures (PROMs) is important for improving patient monitoring and facilitating presurgical decision support. Machine learning may help automatically select and weigh many pr...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | Clin Orthop Relat Res |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
Wolters Kluwer
2019
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6554103/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31094833 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1097/CORR.0000000000000687 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|