Machine learning to predict 30-day quality-adjusted survival in critically ill patients with cancer (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: SILVA, GISELA TUNES DA - IME ; LIMA, ANTONIO CARLOS PEDROSO DE - IME ; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP
- Unidades: IME; FSP
- DOI: 10.1016/j.jcrc.2019.10.015
- Subjects: QUALIDADE DE VIDA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROGNÓSTICO
- Keywords: Quality of life; Prognosis; Machine learning; Clinical decision-making; Intensive care unit; Critically ill patients
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Philadelphia
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Journal of Critical Care
- ISSN: 0883-9441
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 55, p.73-78, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SANTOS, Hellen Geremias dos et al. Machine learning to predict 30-day quality-adjusted survival in critically ill patients with cancer. Journal of Critical Care, v. 55, p. 73-78, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2019.10.015. Acesso em: 29 maio 2025. -
APA
Santos, H. G. dos, Zampieri, F. G., Normilio-Silva, K., Tunes, G., Lima, A. C. P. de, Cavalcanti, A. B., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2020). Machine learning to predict 30-day quality-adjusted survival in critically ill patients with cancer. Journal of Critical Care, 55, 73-78. doi:10.1016/j.jcrc.2019.10.015 -
NLM
Santos HG dos, Zampieri FG, Normilio-Silva K, Tunes G, Lima ACP de, Cavalcanti AB, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning to predict 30-day quality-adjusted survival in critically ill patients with cancer [Internet]. Journal of Critical Care. 2020 ; 55 73-78.[citado 2025 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2019.10.015 -
Vancouver
Santos HG dos, Zampieri FG, Normilio-Silva K, Tunes G, Lima ACP de, Cavalcanti AB, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning to predict 30-day quality-adjusted survival in critically ill patients with cancer [Internet]. Journal of Critical Care. 2020 ; 55 73-78.[citado 2025 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2019.10.015 - Uma aplicação de modelos hierárquicos em análise de sobrevivência
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jcrc.2019.10.015 (Fonte: oaDOI API)
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