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    首页> Scientific reports> Neural networks versus Logistic regression for 30 days all-cause readmission prediction.

    Neural networks versus Logistic regression for 30 days all-cause readmission prediction.

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    作者： Ahmed,Allam [1] ; Mate,Nagy [2] ; George,Thoma [3] ; Michael,Krauthammer [4]
    作者单位： Chair of Medical Informatics, Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich, Zurich, Switzerland. [1] Biomedical Informatics, University Hospital of Zurich, Zurich, Switzerland. [2] Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut, USA. [3] Lister Hill National Center for Biomedical Communications, National Library of Medicine, Bethesda, Maryland, USA. [4] Chair of Medical Informatics, Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich, Zurich, Switzerland. michael.krauthammer@uzh.ch. [5] Biomedical Informatics, University Hospital of Zurich, Zurich, Switzerland. michael.krauthammer@uzh.ch. [6] Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut, USA. michael.krauthammer@uzh.ch. [7] Department of Pathology, Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut, USA. michael.krauthammer@uzh.ch. [8]
    主题词 老年人(Aged);算法(Algorithms);曲线下面积(Area Under Curve);假阳性反应(False Positive Reactions);女(雌)性(Female);心力衰竭(Heart Failure);人类(Humans);Logistic模型(Logistic Models);男(雄)性(Male);中年人(Middle Aged);病人再入院(Patient Readmission);试验预期值(Predictive Value of Tests);概率(Probability);ROC曲线(ROC Curve);危险(Risk);美国(United States)
    DOI 10.1038/s41598-019-45685-z
    PMID 31243311
    发布时间 2023-10-12
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    2019年9卷1期

    9277页

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