Development of machine learning models to prognosticate chronic shunt-dependent hydrocephalus after aneurysmal subarachnoid hemorrhage

BACKGROUND: Shunt-dependent hydrocephalus significantly complicates subarachnoid hemorrhage (SAH), and reliable prognosis methods have been sought in recent years to reduce morbidity and costs associated with delayed treatment or neglected onset. Machine learning (ML) defines modern data analysis te...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:Acta Neurochir (Wien)
Main Authors: Muscas, Giovanni, Matteuzzi, Tommaso, Becattini, Eleonora, Orlandini, Simone, Battista, Francesca, Laiso, Antonio, Nappini, Sergio, Limbucci, Nicola, Renieri, Leonardo, Carangelo, Biagio R., Mangiafico, Salvatore, Della Puppa, Alessandro
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Springer Vienna 2020
Assuntos:
Original Article - Vascular Neurosurgery - Other
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7593274/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32642833
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1007/s00701-020-04484-6
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