Predicting intra-operative and postoperative consequential events using machine-learning techniques in patients undergoing robot-assisted partial nephrectomy: a Vattikuti Collective Quality Initiative database study.
第一作者:
Mahendra,Bhandari
第一单位:
Vattikuti Urology Institute, Henry Ford Hospital, Detroit, MI, USA.
作者:
主题词
老年人(Aged);数据库, 事实型(Databases, Factual);女(雌)性(Female);人类(Humans);手术中并发症(Intraoperative Complications);肾肿瘤(Kidney Neoplasms);男(雄)性(Male);中年人(Middle Aged);肾切除术(Nephrectomy);手术后并发症(Postoperative Complications);预后(Prognosis);回顾性研究(Retrospective Studies)
DOI
10.1111/bju.15087
PMID
32315504
发布时间
2021-01-14
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BJU international
350-358页
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