Reliability of machine learning to diagnose pediatric obstructive sleep apnea: Systematic review and meta-analysis.

Gutiérrez-Tobal, Gonzalo C; Álvarez, Daniel; Kheirandish-Gozal, Leila; Del Campo, Félix; Gozal, David; Hornero, Roberto

Gutiérrez-Tobal, Gonzalo C; Álvarez, Daniel; Kheirandish-Gozal, Leila; Del Campo, Félix; Gozal, David; Hornero, Roberto.

Afiliación

Gutiérrez-Tobal GC; Biomedical Engineering Group, Universidad de Valladolid, Valladolid, Spain.
Álvarez D; Centro de Investigación Biomédica en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, (CIBER-BBN), Zaragoza, Spain.
Kheirandish-Gozal L; Biomedical Engineering Group, Universidad de Valladolid, Valladolid, Spain.
Del Campo F; Centro de Investigación Biomédica en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, (CIBER-BBN), Zaragoza, Spain.
Gozal D; Department of Pneumology, Río Hortega University Hospital, Valladolid, Spain.
Hornero R; Department of Child Health, Child Health Research Institute, The University of Missouri School of Medicine, Columbia, Missouri, USA.

Pediatr Pulmonol ; 57(8): 1931-1943, 2022 08.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33856128

Asunto(s)

Apnea Obstructiva del Sueño; Niño; Humanos; Aprendizaje Automático; Polisomnografía/métodos; Reproducibilidad de los Resultados; Sensibilidad y Especificidad; Apnea Obstructiva del Sueño/diagnóstico

Palabras clave

machine learning; meta-analysis; pediatrics; review; sleep apnea

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Apnea Obstructiva del Sueño Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Systematic_reviews Límite: Child / Humans Idioma: En Revista: Pediatr Pulmonol Asunto de la revista: PEDIATRIA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: España Pais de publicación: Estados Unidos

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