Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Machine learning prediction model of major adverse outcomes after pediatric congenital heart surgery: a retrospective cohort study
25
Zitationen
8
Autoren
2024
Jahr
Abstract
In pediatric congenital heart surgery, the established ML model can accurately predict the risk of four major APOs, providing reliable interpretations for high-risk contributor identification and informed clinical decisions-making.
Ähnliche Arbeiten
Heart Disease and Stroke Statistics—2012 Update
2011 · 7.227 Zit.
2015 ESC/ERS Guidelines for the diagnosis and treatment of pulmonary hypertension
2015 · 6.950 Zit.
The incidence of congenital heart disease
2002 · 6.061 Zit.
Burden of valvular heart diseases: a population-based study
2006 · 4.785 Zit.
Updated Clinical Classification of Pulmonary Hypertension
2013 · 4.187 Zit.