Early prediction of acute necrotizing pancreatitis by artificial intelligence : a prospective cohort-analysis of 2387 cases

Kiss Szabolcs; Pintér József; Molontay Roland; Nagy Marcell; Borbásné Farkas Kornélia; Sipos Zoltán; Fehérvári Péter; Földi Mária; Vincze Áron; Takács Tamás; Czakó László; Faluhelyi Nándor; Farkas Orsolya; Váncsa Szilárd; Hegyi Péter Jenő; Márta Katalin; Erőss Bálint Mihály; Molnár Zsolt; Párniczky Andrea; Hegyi Péter; Szentesi Andrea Ildikó; Kollaborációs szervezet Hungarian Pancreatic Study Group: Early prediction of acute necrotizing pancreatitis by artificial intelligence : a prospective cohort-analysis of 2387 cases.
SCIENTIFIC REPORTS, 12 (1). Terjedelem: 11 p.-Azonosító: 7827. ISSN 2045-2322 (2022)

[thumbnail of KissszSciRep2022.pdf]
Előnézet
Szöveg
KissszSciRep2022.pdf - Megjelent verzió

Download (1MB) | Előnézet
Szerző azonosítók:
Kiss Szabolcs MTMT
Pintér József
Molontay Roland
Nagy Marcell
Borbásné Farkas Kornélia MTMT
Sipos Zoltán MTMT
Fehérvári Péter MTMT
Földi Mária MTMT
Vincze Áron MTMT
Takács Tamás MTMT
Czakó László MTMT
Faluhelyi Nándor MTMT
Farkas Orsolya MTMT
Váncsa Szilárd MTMT
Hegyi Péter Jenő MTMT
Márta Katalin MTMT
Erőss Bálint Mihály MTMT
Molnár Zsolt MTMT
Párniczky Andrea MTMT
Hegyi Péter MTMT
Szentesi Andrea Ildikó MTMT
Kollaborációs szervezet Hungarian Pancreatic Study Group
Mű típusa: Folyóiratcikk
Folyóirat/kiadvány címe: SCIENTIFIC REPORTS
Publikáció dátuma: 2022
Kötet: 12
Szám: 1
Oldalak: Terjedelem: 11 p.-Azonosító: 7827
ISSN: 2045-2322
Kar/Egység: Szent-Györgyi Albert Orvostudományi Kar
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem (2000-)
Nyelv: angol
MTMT rekordazonosító: 32823615
DOI azonosító: https://doi.org/10.1038/s41598-022-11517-w
Dátum: 2022. Máj. 18. 12:12
Utolsó módosítás: 2022. Máj. 18. 12:12
URI: http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/24366
Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 15 Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben