Artificial intelligence in resting ECG: Higher accuracy in the interpretation of rhythm abnormalities
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3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cz, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Štěpán Havránek, Barbora Steklá, Michaela Veselá, Josef Holub, Michaela Zemková, Lucie Miksová, Karolína Kvasničková, Nikol Kubínová, Jean-Claude Lubanda, Milan Dusík, Josef Marek, Vladyslava Čeledová, Lenka Plačková
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Artificial intelligence in resting ECG: Higher accuracy in the interpretation of rhythm abnormalities
- Date Crossref
- 05/03/2024
- Éditeur
- Czech Society of Cardiology
- 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
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
ECG Monitoring and AnalysisAtrial Fibrillation Management and OutcomesCardiovascular Syncope and Autonomic Disorders