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2025 article

Comprehensive Echocardiographic Data Enhances Machine Learning Prediction of Heart Failure Readmission Following Myocardial Infarction

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4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : au. 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
Comprehensive Echocardiographic Data Enhances Machine Learning Prediction of Heart Failure Readmission Following Myocardial Infarction
Date Crossref
01/08/2025
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.

Où se fait cette recherche

  • The University of Queensland pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Australian Centre for Heart Health pays non établi dans la notice
    Institution
  • Royal Brisbane and Women's Hospital Department of Cardiology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Griffith University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Victorian Heart Hospital Monash Heart pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Ministry of Health Statewide Cardiac Network pays non établi dans la notice
    Organisme public

The University of Queensland, Australian Centre for Heart Health et Department of Cardiology — Royal Brisbane and Women's Hospital, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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