Development and validation of artificial intelligence models to predict urinary tract infections and secondary bloodstream infections in adult patients
Background: Traditional culture methods are time-consuming, making it difficult to utilize the results in the early stage of urinary tract infection (UTI) management, and automated urinalyses alone show insufficient performance for diagnosing UTIs. Several models have been proposed to predict urine...
Αποθηκεύτηκε σε:
Κύριοι συγγραφείς: | , , , |
---|---|
Μορφή: | Βιβλίο |
Έκδοση: |
Elsevier,
2024-01-01T00:00:00Z.
|
Θέματα: | |
Διαθέσιμο Online: | Connect to this object online. |
Ετικέτες: |
Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!
|
Διαδίκτυο
Connect to this object online.3rd Floor Main Library
Ταξινομικός Αριθμός: |
A1234.567 |
---|---|
Αντίγραφο 1 | Στη βιβλιοθήκη |