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1 . Academic Journal
Validation of a machine learning algorithm for early severe sepsis prediction: a retrospective study predicting severe sepsis up to 48 h in advance using a diverse dataset from 461 US hospitals
저자
by
Hoyt Burdick
;
Eduardo Pino
;
Denise Gabel-Comeau
;
Carol Gu
;
Jonathan Roberts
, et al.
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BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol 20, Iss 1, Pp 1-10 (2020)
Open Access (BioMed Central)
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RefWorks
7 . Academic Journal
Effect of a sepsis prediction algorithm on patient mortality, length of stay and readmission: a prospective multicentre clinical outcomes evaluation of real-world patient data from US hospitals
저자
by
Jonathan Roberts
;
Andrea Mccoy
;
Hoyt Burdick
;
Eduardo Pino
;
Denise Gabel-Comeau
, et al.
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BMJ Health & Care Informatics, Vol 27, Iss 1 (2020)
Open Access (DOAJ)
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RefWorks
7 . Academic Journal
A Digital Twins Machine Learning Model for Forecasting Disease Progression in Stroke Patients
저자
by
Angier Allen
;
Anna Siefkas
;
Emily Pellegrini
;
Hoyt Burdick
;
Gina Barnes
, et al.
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Applied Sciences, Vol 11, Iss 12, p 5576 (2021)
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7 . Academic Journal
Is Machine Learning a Better Way to Identify COVID-19 Patients Who Might Benefit from Hydroxychloroquine Treatment?—The IDENTIFY Trial
저자
by
Hoyt Burdick
;
Carson Lam
;
Samson Mataraso
;
Anna Siefkas
;
Gregory Braden
, et al.
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Journal of Clinical Medicine, Vol 9, Iss 12, p 3834 (2020)
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RefWorks
7 .
Machine Learning as a Precision-Medicine Approach to Prescribing COVID-19 Pharmacotherapy with Remdesivir or Corticosteroids
저자
by
Nicole S. Zelin
;
Jacob Calvert
;
Ritankar Das
;
Gina Barnes
;
Gregory Braden
, et al.
소스
Clinical therapeutics
Clinical Therapeutics
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Open Access (OpenAIRE)
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7 .
A Digital Twins Machine Learning Model for Forecasting Disease Progression in Stroke Patients
저자
by
Anna Siefkas
;
Hoyt Burdick
;
Gina Barnes
;
Jacob Calvert
;
Ritankar Das
, et al.
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Applied Sciences
Applied Sciences, Vol 11, Iss 5576, p 5576 (2021)
Volume 11
Issue 12
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7 .
Is Machine Learning a Better Way to Identify COVID-19 Patients Who Might Benefit from Hydroxychloroquine Treatment?—The IDENTIFY Trial
저자
by
Gina Barnes
;
Anna Siefkas
;
Hoyt Burdick
;
Gregory Braden
;
Abigail Green-Saxena
, et al.
소스
Journal of Clinical Medicine
Volume 9
Issue 12
Journal of Clinical Medicine, Vol 9, Iss 3834, p 3834 (2020)
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RefWorks
7 .
Prediction of respiratory decompensation in Covid-19 patients using machine learning: The READY trial
저자
by
Anna Siefkas
;
Abigail Green-Saxena
;
Carson Lam
;
Gina Barnes
;
Jana Hoffman
, et al.
소스
Computers in biology and medicine, 124
Computers in Biology and Medicine
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RefWorks
7 .
A Racially Unbiased, Machine Learning Approach to Prediction of Mortality: Algorithm Development Study (Preprint)
저자
by
Angier Allen
;
Samson Mataraso
;
Anna Siefkas
;
Hoyt Burdick
;
Gregory Braden
, et al.
소스
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RefWorks
7 .
Improved Performance of Sepsis Prediction Algorithm with Addition of Monocyte Distribution Width and White Blood Cell Count Inputs
저자
by
Liliana Tejidor
;
S. Kehoe
;
Elliott D. Crouser
;
Ritankar Das
;
E. Pino
, et al.
소스
B45. CRITICAL CARE: SEPSIS IDENTIFICATION AND MANAGEMENT
.
Open Access (OpenAIRE)
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