Machine Learning Prediction Models for In-Hospital Mortality After Transcatheter Aortic Valve Replacement

OBJECTIVES: To develop and compare an array of Machine Learning (ML) methods to predict in-hospital mortality after TAVR in the United States (US). BACKGROUND: Existing risk prediction tools for in-hospital complications in patients undergoing transcatheter aortic valve replacement (TAVR) have been...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:JACC Cardiovasc Interv
Główni autorzy: Hernandez-Suarez, Dagmar F., Kim, Yeunjung, Villablanca, Pedro, Gupta, Tanush, Wiley, Jose, Nieves-Rodriguez, Brenda G., Rodriguez-Maldonado, Jovaniel, Maldonado, Roberto Feliu, da Luz Sant’Ana, Istoni, Sanina, Cristina, Cox-Alomar, Pedro, Ramakrishna, Harish, Lopez-Candales, Angel, O’Neill, William W., Pinto, Duane S., Latib, Azeem, Roche-Lima, Abiel
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: 2019
Hasła przedmiotowe:
Article
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6650265/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31320027
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.jcin.2019.06.013
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy