Accès ouvert déclaré 2024 article

Selection of machine learning models for better prediction of complications in minimally invasive distal pancreatectomy

Francesco Ausania, C. González-Abós, Johan Breytenbach, B. Jugmohan, Filippo Landi, J. Martinie, Dionisios V. Vrochides, Michael W. Walsh, Syed Minhaz Hossain, S. White, Viswakumar Prabakaran, Laleh Golkar Melstrom, Yuman Fong, G. Butturini, Laura Bignotto, Valentina Valle, Yuntao Bing, Dianrong Xiu, G. Di Franco, Francisco Sanchez Bueno, Nicola de’Angelis, Alexis Laurent, Guido Giuliani, Graziano Pernazza, Alessandra Esposito, Roberto Salvia, F. Bazzocchi, Luigi Esposito, A. Pietrabissa, L. Pugliese, Jose R. Rivas Rios, Andrea Coratti, Lorenzo Morelli, P. C. Giulianotti

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13Institutions déclarées

6Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : es, Afrique du Sud, us, gb, it, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

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Titre Crossref: Selection of machine learning models for better prediction of complications in minimally invasive distal pancreatectomy
Date Crossref: 01/01/2024
Éditeur: Elsevier BV
Type: journal-article

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Où se fait cette recherche

Hospital Clínic de Barcelona pays non établi dans la notice
Établissement de santé
University of the Western Cape University of the Western Cape, Afrique du Sud (code pays fourni par la source)
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Carolinas Medical Center pays non établi dans la notice
Établissement de santé
Cleveland Clinic pays non établi dans la notice
Établissement de santé
Newcastle College pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Newcastle University pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
City Of Hope National Medical Center pays non établi dans la notice
Établissement de santé
Casa di Cura Villa Garda pays non établi dans la notice
Établissement de santé
University of Illinois Chicago pays non établi dans la notice
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University of Pisa pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure

Hospital Clínic de Barcelona, University of the Western Cape (University of the Western Cape, Afrique du Sud) et Carolinas Medical Center, avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Afrique du Sud.

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