2026 article

IP51-04 PREVENTING TROUBLE BEFORE IT STARTS: CREATION OF A NOVEL MACHINE LEARNING PREDICTION MODEL FOR INTRAOPERATIVE COMPLICATIONS IN PENILE PROSTHESIS SURGERY

David S. Han, Muhammed A.M. Hammad, M Gross, Samuel Ivan, Justin Schneider, Jonathan Prunean, Elia Abou Chawareb, Babak Azad, Daniel Swerdloff, Jake Miller, Robert Andrianne, Arthur L. Burnett, Kelli Gross, Georgios Hatzichristodoulou, James M. Hotaling, Tung‐Chin Hsieh, James Mc Andrew Jones, Aaron Lentz, Vaibhav Modgil, Daniar Osmonov, Sung Hun Park, Ian Pearce, Paul Perito, Hossein Sadeghi‐Nejad, Maxime Sempels, Alfredo Suarez-Sarmiento, Koenraad van Renterghem, J. Nicholas Warner, Matthew Ziegelmann, David W. Barham, Faysal A. Yafi, Jay Simhan

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité

0Institutions déclarées

0Pays d’affiliation déclarés

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: IP51-04 PREVENTING TROUBLE BEFORE IT STARTS: CREATION OF A NOVEL MACHINE LEARNING PREDICTION MODEL FOR INTRAOPERATIVE COMPLICATIONS IN PENILE PROSTHESIS SURGERY
Date Crossref: 01/05/2026
Éditeur: Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health)
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 sujets associés

Surgical Simulation and TrainingSurgical site infection preventionPreterm Birth and Chorioamnionitis

Consulter la publication primaire Ouvrir le DOI