Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: FUJITA, ANDRÉ - IME ; BORGES, ANA PAULA DE SOUZA - FM ; CARVALHO, VINÍCIUS JARDIM - Interunidades em Bioinformática
- Unidades: IME; FM; Interunidades em Bioinformática
- DOI: 10.1002/cam4.5254
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; NEOPLASIAS
- Keywords: machine learning; network analysis; non-small cell lung cancer; poor performance status; prognostic markers
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Cancer Medicine
- ISSN: 2045-7634
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 4, p. 5099-5109, 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
CUNHA, Mateus Trinconi et al. Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study. Cancer Medicine, v. 12, n. 4, p. 5099-5109, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/cam4.5254. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Cunha, M. T., Borges, A. P. de S., Carvalho, V. J., Fujita, A., & Castro Junior, G. de C. (2023). Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study. Cancer Medicine, 12( 4), 5099-5109. doi:10.1002/cam4.5254 -
NLM
Cunha MT, Borges AP de S, Carvalho VJ, Fujita A, Castro Junior G de C. Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study [Internet]. Cancer Medicine. 2023 ; 12( 4): 5099-5109.[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cam4.5254 -
Vancouver
Cunha MT, Borges AP de S, Carvalho VJ, Fujita A, Castro Junior G de C. Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study [Internet]. Cancer Medicine. 2023 ; 12( 4): 5099-5109.[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cam4.5254
Informações sobre o DOI: 10.1002/cam4.5254 (Fonte: oaDOI API)
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