AB1666 CLUSTER ANALYSIS TO IDENTIFY PATIENT GROUPS AND ASSESS THE PRESENCE OF ADVERSE EVENTS. REAL WORLD EVIDENCE FROM THE BIOBADASAR 3.0 REGISTRY
0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
15Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : ar. 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
- AB1666 CLUSTER ANALYSIS TO IDENTIFY PATIENT GROUPS AND ASSESS THE PRESENCE OF ADVERSE EVENTS. REAL WORLD EVIDENCE FROM THE BIOBADASAR 3.0 REGISTRY
- Date Crossref
- 01/06/2023
- 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
Hospital de Clínicas "José de San Martín"Fundacion AllendeEl Hospital General de Agudos Carlos G. DurandHospital PrivadoInstituto Oncológico de CórdobaBariloche Atomic CentreHospital César MilsteinInstituto Médico PlatenseCentro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas Norberto QuirnoHospital Provincial de RosarioHospital Ramos MejíaHospital PosadasBernardino Rivadavia Natural Sciences MuseumInstituto Nacional de Rehabilitación PsicofísicaHospital Italiano de Buenos Aires
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Artificial Intelligence in Healthcare