A Time-Updated, Parsimonious Model to Predict AKI in Hospitalized Children

BACKGROUND: Timely prediction of AKI in children can allow for targeted interventions, but the wealth of data in the electronic health record poses unique modeling challenges. METHODS: We retrospectively reviewed the electronic medical records of all children younger than 18 years old who had at lea...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:J Am Soc Nephrol
Główni autorzy: Sandokji, Ibrahim, Yamamoto, Yu, Biswas, Aditya, Arora, Tanima, Ugwuowo, Ugochukwu, Simonov, Michael, Saran, Ishan, Martin, Melissa, Testani, Jeffrey M., Mansour, Sherry, Moledina, Dennis G., Greenberg, Jason H., Wilson, F. Perry
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: American Society of Nephrology 2020
Hasła przedmiotowe:
Clinical Research
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7269342/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32381598
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1681/ASN.2019070745
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy