Резултати

еНаука >  Резултати >  Predicting 30-Day Readmission Risk for Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease Through a Federated Machine Learning Architecture on Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) Data: Development and Validation Study
Назив: Predicting 30-Day Readmission Risk for Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease Through a Federated Machine Learning Architecture on Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) Data: Development and Validation Study
Аутори : Alvarez-Romero, Celia; ...; Kovacevic, Tomi S  ; Bokan, Darijo  ; Hromis, Sanja  ; Djekic-Malbasa, Jelena N  ; Beslac, Suzana N; Zaric, Bojan  ; ...; (broj, koautora 17)
Година: 2022
Публикација: JMIR MEDICAL INFORMATICS
ISSN: 2291-9694 JMIR Medical Informatics Претражи идентификатор
Тип резултата: Научни чланак
Колација: vol. 10 br. 6 str. Art. No e35307
DOI: 10.2196/35307
WoS-ID: 000809331100001
Scopus-ID: 2-s2.0-85133535592
PMID: 35653170
PMCID: PMC9204581
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/810615
Пројекат: FAIR4Health project from the European Union's Horizon 2020 research and innovation program [824666]
Carlos III National Institute of Health through the Programa de Ciencia de Datos de la Infraestructura de Medicina de Precision asociada a la Ciencia y la
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија: 
22M22 - Међународни часопис категорије M22

11
SCOPUSTM
8
PubMed CentralTM
1
OpenCitations
9
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.