Accès ouvert déclaré
2022
article
Machine learning for the prediction of post-ERCP pancreatitis risk: A proof-of-concept study
Lívia Archibugi, Gianmarco Ciarfaglia, Karina Cárdenas‐Jaén, Goran Poropat, Taija Korpela, Patrick Maisonneuve, José Ramón Aparicio, Juan Antonio Casellas, Paolo Giorgio Arcidiacono, Alberto Mariani, Davor Štimac, Goran Hauser, Marianne Udd, Leena Kylänpää, Mia Rainio, Emilio Di Giulio, Giuseppe Vanella, Umberto Valente, Urban Arnelo, Niklas Fagerström, Nicolò de Pretis, Armando Gabbrielli, Lorenzo Brozzi, Gabriele Capurso, Enrique de‐Madaria
36Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
14Institutions déclarées
6Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : it, es, hr, fi, se, us.
Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine learning for the prediction of post-ERCP pancreatitis risk: A proof-of-concept study
- Date Crossref
- 01/03/2023
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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