Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: MELONI, FERNANDO - FFCLRP ; BARANAUSKAS, JOSÉ AUGUSTO - FFCLRP ; MACEDO, ALESSANDRA ALANIZ - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.jbi.2020.103456
- Subjects: CUIDADOS INTENSIVOS; UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA; PREDIÇÃO; MORTALIDADE; ANÁLISE DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Clinical decision support; Critical care; Intensive care units; Machine learning; Mortality prediction; Multivariate data analysis
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Maryland Heights
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Journal of Biomedical Informatics
- ISSN: 1532-0464
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 107, art. 103456, 2020
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MONTEIRO, Flávio et al. Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection. Journal of Biomedical Informatics, v. 107, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103456. Acesso em: 11 fev. 2026. -
APA
Monteiro, F., Meloni, F., Baranauskas, J. A., & Macedo, A. A. (2020). Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection. Journal of Biomedical Informatics, 107. doi:10.1016/j.jbi.2020.103456 -
NLM
Monteiro F, Meloni F, Baranauskas JA, Macedo AA. Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection [Internet]. Journal of Biomedical Informatics. 2020 ; 107[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103456 -
Vancouver
Monteiro F, Meloni F, Baranauskas JA, Macedo AA. Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection [Internet]. Journal of Biomedical Informatics. 2020 ; 107[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103456 - Pesquisadores da USP criam modelo inteligente para predição de mortes em UTIs [Depoimento a Tainá Lourenço e Rita Stella]
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jbi.2020.103456 (Fonte: oaDOI API)
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