Prediction of Resting Energy Expenditure in Children: May Artificial Neural Networks Improve Our Accuracy?

The inaccuracy of resting energy expenditure (REE) prediction formulae to calculate energy metabolism in children may lead to either under- or overestimated real caloric needs with clinical consequences. The aim of this paper was to apply artificial neural networks algorithms (ANNs) to REE predictio...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:J Clin Med
Główni autorzy: De Cosmi, Valentina, Mazzocchi, Alessandra, Milani, Gregorio Paolo, Calderini, Edoardo, Scaglioni, Silvia, Bettocchi, Silvia, D’Oria, Veronica, Langer, Thomas, Spolidoro, Giulia C. I., Leone, Ludovica, Battezzati, Alberto, Bertoli, Simona, Leone, Alessandro, De Amicis, Ramona Silvana, Foppiani, Andrea, Agostoni, Carlo, Grossi, Enzo
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: MDPI 2020
Hasła przedmiotowe:
Article
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7230279/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32260581
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/jcm9041026
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy