Titelangaben
Faisal, A. Aldo ; Le Lannou, Erwann ; Post, Benjamin ; Haar, Shlomi ; Brett, Stephen ; Kadirvelu, Balasundaram:
Clustering of patient comorbidities within electronic medical records enables high-precision COVID-19 mortality prediction.
Research Square
,
2021
DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-374482/v1
Weitere Angaben
Publikationsform: | Preprint, Postprint |
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Institutionen der Universität: | Fakultäten > Fakultät für Lebenswissenschaften: Lebensmittel, Ernährung und Gesundheit Fakultäten > Fakultät für Lebenswissenschaften: Lebensmittel, Ernährung und Gesundheit > Lehrstuhl Digital Health mit Schwerpunkt Data Science in Lebenswissenschaften > Lehrstuhl Digital Health mit Schwerpunkt Data Science in Lebenswissenschaften - Univ.-Prof. Dr. Aldo Faisal Fakultäten Fakultäten > Fakultät für Lebenswissenschaften: Lebensmittel, Ernährung und Gesundheit > Lehrstuhl Digital Health mit Schwerpunkt Data Science in Lebenswissenschaften |
Titel an der UBT entstanden: | Nein |
Themengebiete aus DDC: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften |
Eingestellt am: | 22 Aug 2023 07:05 |
Letzte Änderung: | 22 Aug 2023 07:05 |
URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/86647 |