دورية أكاديمية

Predicting intraoperative complications and 30-days morbidity using machine learning techniques for patients undergoing robotic partial nephrectomy (RPN)

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Predicting intraoperative complications and 30-days morbidity using machine learning techniques for patients undergoing robotic partial nephrectomy (RPN)
المؤلفون: M. Bhandari, A.R. Nallabasannagari, M. Reddiboina, J. Porter, W. Jeong, A. Mottrie, P. Dasgupta, B. Challacombe, R. Abaza, K.H. Rha, D. Parekh, R. Ahlawat, U. Capitanio, T. Yuvaraja, S. Rawal, D. Moon, N. Buffi’s, A. Sivaraman, K. Maes, F. Porpiglia, G. Gautam, L. Turkeri, P. Preethi, M. Menon, C. Rogers
المصدر: European Urology Open Science, Vol 19, Iss , Pp e1969-e1970 (2020)
بيانات النشر: Elsevier, 2020.
سنة النشر: 2020
المجموعة: LCC:Diseases of the genitourinary system. Urology
LCC:Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens
مصطلحات موضوعية: Diseases of the genitourinary system. Urology, RC870-923, Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens, RC254-282
نوع الوثيقة: article
وصف الملف: electronic resource
اللغة: English
تدمد: 2666-1683
Relation: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666168320339240; https://doaj.org/toc/2666-1683
DOI: 10.1016/S2666-1683(20)33924-0
URL الوصول: https://doaj.org/article/92976629c97348a393c273b9da73dae4
رقم الأكسشن: edsdoj.92976629c97348a393c273b9da73dae4
قاعدة البيانات: Directory of Open Access Journals
الوصف
تدمد:26661683
DOI:10.1016/S2666-1683(20)33924-0