| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Magunia, Harry [VerfasserIn]  |
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| | Lederer, Simone [VerfasserIn] |
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| | Verbuecheln, Raphael [VerfasserIn] |
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| | Gilot, Bryant [VerfasserIn] |
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| | Koeppen, Michael [VerfasserIn] |
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| | Häberle, Helene [VerfasserIn] |
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| | Mirakaj, Valbona [VerfasserIn] |
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| | Hofmann, Pascal [VerfasserIn] |
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| | Marx, Gernot [VerfasserIn] |
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| | Bickenbach, Johannes [VerfasserIn] |
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| | Nohe, Boris Alexander [VerfasserIn] |
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| | Lay, Michael [VerfasserIn] |
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| | Spies, Claudia D. [VerfasserIn] |
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| | Edel, Andreas [VerfasserIn] |
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| | Schiefenhövel, Fridtjof [VerfasserIn] |
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| | Rahmel, Tim [VerfasserIn] |
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| | Putensen, Christian [VerfasserIn] |
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| | Sellmann, Timur [VerfasserIn] |
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| | Koch, Thea [VerfasserIn] |
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| | Brandenburger, Timo [VerfasserIn] |
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| | Kindgen-Milles, Detlef [VerfasserIn] |
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| | Brenner, Thorsten [VerfasserIn] |
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| | Berger, Marc [VerfasserIn] |
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| | Zacharowski, Kai [VerfasserIn] |
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| | Adam, Elisabeth [VerfasserIn] |
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| | Posch, Matthias Jakob [VerfasserIn] |
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| | Mörer, Onnen [VerfasserIn] |
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| | Scheer, Christian S. [VerfasserIn] |
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| | Sedding, Daniel [VerfasserIn] |
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| | Weigand, Markus A. [VerfasserIn] |
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| | Fichtner, Falk [VerfasserIn] |
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| | Nau, Carla [VerfasserIn] |
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| | Prätsch, Florian [VerfasserIn] |
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| | Wiesmann, Thomas [VerfasserIn] |
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| | Koch, Christian [VerfasserIn] |
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| | Schneider, Gerhard [VerfasserIn] |
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| | Lahmer, Tobias [VerfasserIn] |
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| | Straub, Andreas [VerfasserIn] |
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| | Meiser, Andreas [VerfasserIn] |
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| | Weiss, Manfred [VerfasserIn] |
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| | Jungwirth, Bettina [VerfasserIn] |
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| | Wappler, Frank [VerfasserIn] |
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| | Meybohm, Patrick [VerfasserIn] |
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| | Herrmann, Johannes Bernd [VerfasserIn] |
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| | Malek, Nisar Peter [VerfasserIn] |
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| | Kohlbacher, Oliver [VerfasserIn] |
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| | Biergans, Stephanie [VerfasserIn] |
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| | Rosenberger, Peter [VerfasserIn] |
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| Titel: | Machine learning identifies ICU outcome predictors in a multicenter COVID-19 cohort |
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| Verf.angabe: | Harry Magunia, Simone Lederer, Raphael Verbuecheln, Bryant Joseph Gilot, Michael Koeppen, Helene A. Haeberle, Valbona Mirakaj, Pascal Hofmann, Gernot Marx, Johannes Bickenbach, Boris Nohe, Michael Lay, Claudia Spies, Andreas Edel, Fridtjof Schiefenhövel, Tim Rahmel, Christian Putensen, Timur Sellmann, Thea Koch, Timo Brandenburger, Detlef Kindgen-Milles, Thorsten Brenner, Marc Berger, Kai Zacharowski, Elisabeth Adam, Matthias Posch, Onnen Moerer, Christian S. Scheer, Daniel Sedding, Markus A. Weigand, Falk Fichtner, Carla Nau, Florian Prätsch, Thomas Wiesmann, Christian Koch, Gerhard Schneider, Tobias Lahmer, Andreas Straub, Andreas Meiser, Manfred Weiss, Bettina Jungwirth, Frank Wappler, Patrick Meybohm, Johannes Herrmann, Nisar Malek, Oliver Kohlbacher, Stephanie Biergans and Peter Rosenberger |
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| E-Jahr: | 2021 |
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| Jahr: | AUG 17 2021 |
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| Umfang: | 14 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 17.11.2021 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: Critical care |
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| Ort Quelle: | London : BioMed Central, 1997 |
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| Jahr Quelle: | 2021 |
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| Band/Heft Quelle: | 25(2021), Artikel-ID 295, Seite 1-14 |
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| ISSN Quelle: | 1466-609X |
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| Abstract: | Intensive Care Resources are heavily utilized during the COVID-19 pandemic. However, risk stratification and prediction of SARS-CoV-2 patient clinical outcomes upon ICU admission remain inadequate. This study aimed to develop a machine learning model, based on retrospective & prospective clinical data, to stratify patient risk and predict ICU survival and outcomes. |
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| DOI: | doi:10.1186/s13054-021-03720-4 |
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| URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
kostenfrei: Resolving-System: https://doi.org/10.1186/s13054-021-03720-4 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1186/s13054-021-03720-4 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | ARDS |
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| | COVID-19 |
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| | Critical care |
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| | Outcome |
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| | Prognostic models |
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| K10plus-PPN: | 1777677505 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Machine learning identifies ICU outcome predictors in a multicenter COVID-19 cohort / Magunia, Harry [VerfasserIn]; AUG 17 2021 (Online-Ressource)
