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Designing COVID-19 mortality predictions to advance clinical outcomes: Evidence from the Department of Veterans Affairs.
Makridis, Christos A; Strebel, Tim; Marconi, Vincent; Alterovitz, Gil.
Afiliación
  • Makridis CA; National Artificial Intelligence Institute at the Department of Veterans Affairs, US Department of Veterans Affairs, Washington, District of Columbia, USA christos.makridis@va.gov.
  • Strebel T; Digital Economy Lab, Stanford University, Stanford University, Stanford, California, USA.
  • Marconi V; Washington D.C. VA Medical Center, Department of Veterans Affairs, Washington, District of Columbia, USA.
  • Alterovitz G; Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, Georgia, USA.
BMJ Health Care Inform ; 28(1)2021 Jun.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34108143
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Veteranos / Inteligencia Artificial / Modelos Estadísticos / COVID-19 Tipo de estudio: Etiology_studies / Guideline / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: BMJ Health Care Inform Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Reino Unido
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Veteranos / Inteligencia Artificial / Modelos Estadísticos / COVID-19 Tipo de estudio: Etiology_studies / Guideline / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: BMJ Health Care Inform Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Reino Unido