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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.

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第一作者: Mahendra,Bhandari
第一单位: Vattikuti Urology Institute, Henry Ford Hospital, Detroit, MI, USA.
作者单位: Vattikuti Urology Institute, Henry Ford Hospital, Detroit, MI, USA. [1] RediMinds Inc., Southfield, MI, USA. [2] Swedish Medical Centre, Seattle, WA, USA. [3] OLV Vattikuti Institute, Aalst, Belgium. [4] MRC Centre of Transplantation, King's College London, London, UK. [5] Guy's and St Thomas' Hospitals, London, UK. [6] Ohio Health Dublin Methodist Hospital, Dublin, OH, USA. [7] Yonsei University, Seoul, Korea. [8] Sylvester Comprehensive Cancer Centre, University of Miami Miller School of Medicine, Miami, FL, USA. [9] Medanta Vattikuti Institute, Medanta - The Medicity, Gurugram, Haryana, India. [10] Urology Clinic, San Raffaele Hospital, Milan, Italy. [11] Kokilaben Dhirubhai Ambani Hospital, Mumbai, India. [12] Rajiv Gandhi Cancer Institute and Research Centre, New Delhi, India. [13] Peter MacCallum Cancer Centre, Melbourne, Vic., Australia. [14] Humanitas Research Hospital, Milan, Italy. [15] Apollo Hospitals, Chennai, India. [16] Centre for Robotic and Minimally Invasive Surgery, Hospital Da Luz, Luz Sáude, Portugal. [17] San Luigi Gonzaga Hospital, University of Turin, Orbassano, Italy. [18] Max Institute of Cancer Care, Saket, India. [19] Acıbadem University School of Medicine, Istanbul, Turkey. [20] Vattikuti Foundation, Southfield, MI, USA. [21]
DOI 10.1111/bju.15087
PMID 32315504
发布时间 2021-01-14
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