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...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Xuất bản năm:Clin Orthop Relat Res
Những tác giả chính: Fontana, Mark Alan, Lyman, Stephen, Sarker, Gourab K., Padgett, Douglas E., MacLean, Catherine H.
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!