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Design of 1-year mortality forecast at hospital admission: A machine learning approach

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Design of 1-year mortality forecast at hospital admission: A machine learning approach

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Blanes-Selva, V.; Ruiz-García, V.; Tortajada, S.; Benedí Ruiz, JM.; Valdivieso, B.; Garcia-Gomez, JM. (2021). Design of 1-year mortality forecast at hospital admission: A machine learning approach. Health Informatics Journal. 27(1):1-13. https://doi.org/10.1177/1460458220987580

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/184755

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Metadatos del ítem

Título: Design of 1-year mortality forecast at hospital admission: A machine learning approach
Autor: Blanes-Selva, Vicent Ruiz-García, Vicente Tortajada, Salvador Benedí Ruiz, José Miguel Valdivieso, Bernardo Garcia-Gomez, Juan M
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Palliative care is referred to a set of programs for patients that suffer life-limiting illnesses. These programs aim to maximize the quality of life (QoL) for the last stage of life. They are currently based on ...[+]
Palabras clave: Machine learning , Palliative care , Hospital admission data , Mortality forecast
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Fuente:
Health Informatics Journal. (issn: 1460-4582 )
DOI: 10.1177/1460458220987580
Editorial:
SAGE Publications
Versión del editor: https://doi.org/10.1177/1460458220987580
Coste APC: 776
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/825750/EU
Agradecimientos:
The author(s) disclosed receipt of the following financial support for the research, authorship, and/or publication of this article: This work was supported by the InAdvance project (H2020-SC1-BHC-2018-2020 No. 825750).
Tipo: Artículo

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