Correction: Predicting childhood obesity using electronic health records and publicly available data
Autoři:
Robert Hammond; Rodoniki Athanasiadou; Silvia Curado; Yindalon Aphinyanaphongs; Courtney Abrams; Mary Jo Messito; Rachel Gross; Michelle Katzow; Melanie Jay; Narges Razavian; Brian Elbel
Vyšlo v časopise:
PLoS ONE 14(10)
Kategorie:
Correction
doi:
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223796
Zdroje
1. Hammond R, Athanasiadou R, Curado S, Aphinyanaphongs Y, Abrams C, Messito MJ, et al. (2019) Predicting childhood obesity using electronic health records and publicly available data. PLoS ONE 14(4): e0215571. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215571 31009509
Článek vyšel v časopise
PLOS One
2019 Číslo 10
- Hraje umělá inteligence v medicíně fér?
- Není statin jako statin aneb praktický přehled rozdílů jednotlivých molekul
- Vyhodnocuje AI zdravotní stav pacientů přesněji než lékaři?
- Metamizol jako analgetikum první volby: kdy, pro koho, jak a proč?
- Další krok vpřed v managementu péče o pacienty s RS – skeny mozku vyhodnotí AI
Nejčtenější v tomto čísle
- Correction: Low dose naltrexone: Effects on medication in rheumatoid and seropositive arthritis. A nationwide register-based controlled quasi-experimental before-after study
- Combining CDK4/6 inhibitors ribociclib and palbociclib with cytotoxic agents does not enhance cytotoxicity
- Prevalence of pectus excavatum (PE), pectus carinatum (PC), tracheal hypoplasia, thoracic spine deformities and lateral heart displacement in thoracic radiographs of screw-tailed brachycephalic dogs
- Experimentally validated simulation of coronary stents considering different dogboning ratios and asymmetric stent positioning
Zvyšte si kvalifikaci online z pohodlí domova
Eozinofilní zánět a remodelace
nový kurzVšechny kurzy