Machine learning algorithms utilizing blood parameters enable early detection of immunethrombotic dysregulation in COVID-19

Medienart:

E-Artikel

Erscheinungsjahr:

2021

Erschienen:

2021

Enthalten in:

Zur Gesamtaufnahme - volume:11

Enthalten in:

Clinical and translational medicine - 11(2021), 9 vom: 05. Sept., Seite e523

Sprache:

Englisch

Beteiligte Personen:

Zhou, Zhaoming [VerfasserIn]
Zhou, Xiang [VerfasserIn]
Cheng, Liming [VerfasserIn]
Wen, Lei [VerfasserIn]
An, Taixue [VerfasserIn]
Gao, Heng [VerfasserIn]
Deng, Hongrong [VerfasserIn]
Yan, Qi [VerfasserIn]
Zhang, Xinlu [VerfasserIn]
Li, Youjiang [VerfasserIn]
Liao, Yixing [VerfasserIn]
Chen, Xin-Zu [VerfasserIn]
Nie, Bin [VerfasserIn]
Cheng, Jie [VerfasserIn]
Deng, Guanhua [VerfasserIn]
Wang, Shengqiang [VerfasserIn]
Li, Juan [VerfasserIn]
Yin, Hanqi [VerfasserIn]
Zhang, Mengxian [VerfasserIn]
Cai, Linbo [VerfasserIn]
Zheng, Lei [VerfasserIn]
Li, Minglun [VerfasserIn]
Jones, Bleddyn [VerfasserIn]
Chen, Longhua [VerfasserIn]
Abdollahi, Amir [VerfasserIn]
Zhou, Meijuan [VerfasserIn]
Zhou, Ping-Kun [VerfasserIn]
Zhou, Cheng [VerfasserIn]

Links:

Volltext

Themen:

Letter
Research Support, Non-U.S. Gov't

Anmerkungen:

Date Completed 12.10.2021

Date Revised 12.10.2021

published: Print

Citation Status MEDLINE

doi:

10.1002/ctm2.523

funding:

Förderinstitution / Projekttitel:

PPN (Katalog-ID):

NLM331282429