Identifying clinical phenotypes in extremely low birth weight infants-an unsupervised machine learning approach (2022)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, WERTHER BRUNOW DE - FM
- Unidade: FM
- DOI: 10.1007/s00431-021-04298-3
- Subjects: RECÉM-NASCIDO DE BAIXO PESO; FENÓTIPOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: European journal of pediatrics
- ISSN: 0340-6199
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 181, n. 3, p. 1085-1097, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MATSUSHITA, Felipe Yu e KREBS, Vera Lucia Jornada e CARVALHO, Werther Brunow de. Identifying clinical phenotypes in extremely low birth weight infants-an unsupervised machine learning approach. European journal of pediatrics, v. 181, n. 3, p. 1085-1097, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00431-021-04298-3. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Matsushita, F. Y., Krebs, V. L. J., & Carvalho, W. B. de. (2022). Identifying clinical phenotypes in extremely low birth weight infants-an unsupervised machine learning approach. European journal of pediatrics, 181( 3), 1085-1097. doi:10.1007/s00431-021-04298-3 -
NLM
Matsushita FY, Krebs VLJ, Carvalho WB de. Identifying clinical phenotypes in extremely low birth weight infants-an unsupervised machine learning approach [Internet]. European journal of pediatrics. 2022 ; 181( 3): 1085-1097.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00431-021-04298-3 -
Vancouver
Matsushita FY, Krebs VLJ, Carvalho WB de. Identifying clinical phenotypes in extremely low birth weight infants-an unsupervised machine learning approach [Internet]. European journal of pediatrics. 2022 ; 181( 3): 1085-1097.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00431-021-04298-3 - Monitoração hemodinâmica no recém-nascido grave
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s00431-021-04298-3 (Fonte: oaDOI API)
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