Titelangaben
Le Lannou, Erwann ; Post, Benjamin ; Haar, Shlomi ; Brett, Stephen J. ; Kadirvelu, Balasundaram ; Faisal, A. Aldo:
Clustering of patient comorbidities within electronic medical records enables high-precision COVID-19 mortality prediction.
medRxiv
,
2021
DOI: https://doi.org/10.1101/2021.03.29.21254579
Weitere Angaben
Publikationsform: | Preprint, Postprint |
---|---|
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 07:10 |
Letzte Änderung: | 22 Aug 2023 07:10 |
URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/86648 |