Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Analysis of Clinical Phenotypes through Machine Learning of First-Line H. pylori Treatment in Europe during the Period 2013-2022: Data from the European Registry on H. pylori Management (Hp-EuReg)
Naziv: Analysis of Clinical Phenotypes through Machine Learning of First-Line <i>H. pylori</i> Treatment in Europe during the Period 2013-2022: Data from the European Registry on <i>H. pylori</i> Management (Hp-EuReg)
Autori Nyssen, Olga P; ...; Milivojevic, Vladimir  ; ...; (broj, koautora 51)
Godina: 2023
Publikacija: ANTIBIOTICS-BASEL
ISSN: 2079-6382 Antibiotics-Basel Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 12 br. 9 str. 1427-1427
DOI: 10.3390/antibiotics12091427
WoS-ID: 001074506900001
Scopus-ID: 2-s2.0-85172216208
PMID: 37760723
PMCID: PMC10525558
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/935937
Projekat: We thank the Spanish Association of Gastroenterology (AEG) for providing the e-CRF service free of charge.
Spanish Association of Gastroenterology (AEG)
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

6
SCOPUSTM
6
PubMed CentralTM
4
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.