A novel, machine-learning model for prediction of short-term ASCVD risk over 90 and 365 days

BackgroundCurrent atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk assessment tools like the Pooled Cohort Equations (PCEs) and PREVENT™ scores offer long-term predictions but may not effectively drive behavior change. Short-term risk predictions using mobile health (mHealth) data and electronic...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главные авторы: Tomer Gazit (Автор), Hanan Mann (Автор), Shiri Gaber (Автор), Pavel Adamenko (Автор), Granit Pariente (Автор), Liron Volsky (Автор), Amir Dolev (Автор), Helena Lyson (Автор), Eyal Zimlichman (Автор), Jay A. Pandit (Автор), Edo Paz (Автор)
Формат:
Опубликовано: Frontiers Media S.A., 2024-11-01T00:00:00Z.
Предметы:
Online-ссылка:Connect to this object online.
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!

Internet

Connect to this object online.

3rd Floor Main Library

Подробно о фондах из 3rd Floor Main Library
Шифр: A1234.567
Копировать 1 Доступно