Incorporating Laboratory Values Into a Machine Learning Model Improves In-Hospital Mortality Predictions After Rapid Response Team Call

Peter Reardon; Enea Parimbelli; Szymon Wilk; Wojtek Michalowski; Kyle Murphy; Jennifer Shen; Brent Herritt; Benjamin Gershkovich; Peter Tanuseputro; Kwadwo Kyeremanteng

doi:10.1097/CCE.0000000000000023

System Informacji Naukowej Politechniki Poznańskiej

PL EN

Strona główna / Publikacje / Incorporating Laboratory Values Into a Machine Learning Model Improves In-Hospital Mortality Predictions After Rapid Response Team Call

Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Incorporating Laboratory Values Into a Machine Learning Model Improves In-Hospital Mortality Predictions After Rapid Response Team Call

Autorzy

^{[ 1 ]} Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | ^{[ P ]} pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2019

Opublikowano w

Critical Care Explorations

Rocznik: 2019 | Tom: vol. 1 | Numer: iss. 7

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Strony (od-do)

e0023-1 - e0023-5

DOI

10.1097/CCE.0000000000000023

URL

https://journals.lww.com/ccejournal/Fulltext/2019/07000/Incorporating_Laboratory_Values_Into_a_Machine.2.aspx

Typ licencji

CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

5

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

5

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe

Zaloguj się przez eKonto, aby dodać do SIN