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

• Những tác giả chính: Tomer Gazit (Tác giả), Hanan Mann (Tác giả), Shiri Gaber (Tác giả), Pavel Adamenko (Tác giả), Granit Pariente (Tác giả), Liron Volsky (Tác giả), Amir Dolev (Tác giả), Helena Lyson (Tác giả), Eyal Zimlichman (Tác giả), Jay A. Pandit (Tác giả), Edo Paz (Tác giả)
• Định dạng: Sách
• Được phát hành: Frontiers Media S.A., 2024-11-01T00:00:00Z.
• Những chủ đề: article
• Truy cập trực tuyến: Connect to this object online.

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...