Interpretable machine learning-based predictive modeling of patient outcomes following cardiac surgery

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dc.contributor.author Eickhoff, Carsten
dc.date.accessioned 2025-05-06T10:05:36Z
dc.date.available 2025-05-06T10:05:36Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.issn 0022-5223
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/165183
dc.language.iso en en
dc.publisher New York : Mosby - Elsevier de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.1016/j.jtcvs.2023.11.034
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Interpretable machine learning-based predictive modeling of patient outcomes following cardiac surgery de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20250203000000_00105
utue.personen.roh Abbasi, Adeel
utue.personen.roh Li, Cindy
utue.personen.roh Dekle, Max
utue.personen.roh Bermudez, Christian A.
utue.personen.roh Brodie, Daniel
utue.personen.roh Sellke, Frank W.
utue.personen.roh Sodha, Neel R.
utue.personen.roh Ventetuolo, Corey E.
utue.personen.roh Eickhoff, Carsten
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue 1 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 169 de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät
utue.fakultaet 07 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät


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