Santos, Hellen Geremias dos 
; Zampieri, Fernando Godinho ; Normilio-Silva, Karina ; Tunes, Gisela ; Lima, Antonio Carlos Pedroso de ; Cavalcanti, Alexandre Biasi ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Fonte: Journal of Critical Care. Unidades: IME, FSP
Assuntos: QUALIDADE DE VIDA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROGNÓSTICO
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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: 01 nov. 2024.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.2019.10.015NLM
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 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2019.10.015Vancouver
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 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2019.10.015
