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)

Rezultati

Назив:	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)
Аутори :	Nyssen, Olga P; ...; Milivojevic, Vladimir ; ...; (broj, koautora 51)
Година:	2023
Публикација:	ANTIBIOTICS-BASEL
ISSN:	2079-6382 Antibiotics-Basel Претражи идентификатор
Тип резултата:	Научни чланак
Колација:	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
Пројекат:	We thank the Spanish Association of Gastroenterology (AEG) for providing the e-CRF service free of charge. Spanish Association of Gastroenterology (AEG)
Извор метаподатака:	(Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија:	21M21 - Водећи међународни часопис категорије M21

8
SCOPUS^TM

8
PubMed Central^TM

6
WEB OF SCIENCE^TM

Alt metrika

Dimensions

Unpaywall

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