• Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Machine learning-enabled maternal risk assessment for women with pre-eclampsia (the PIERS-ML model): a modelling study
  • Beteiligte: Montgomery-Csobán, Tünde; Kavanagh, Kimberley; Murray, Paul; Robertson, Chris; Barry, Sarah J E; Vivian Ukah, U; Payne, Beth A; Nicolaides, Kypros H; Syngelaki, Argyro; Ionescu, Olivia; Akolekar, Ranjit; Hutcheon, Jennifer A; Magee, Laura A; von Dadelszen, Peter; Brown, Mark A.; Davis, Gregory K.; Parker, Claire; Walters, Barry N.; Sass, Nelson; Ansermino, J. Mark; Cao, Vivien; Cundiff, Geoffrey W.; von Dadelszen, Emma C.M.; Douglas, M. Joanne; [...]
  • Erschienen: Elsevier BV, 2024
  • Erschienen in: The Lancet Digital Health, 6 (2024) 4, Seite e238-e250
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.1016/s2589-7500(23)00267-4
  • ISSN: 2589-7500
  • Entstehung:
  • Anmerkungen:
  • Zugangsstatus: Freier Zugang