The combination of supervised and unsupervised learning based risk stratification and phenotyping in pulmonary arterial hypertension—a long-term retrospective multicenter trial

Abstract Background Accurate risk stratification in pulmonary arterial hypertension (PAH), a devastating cardiopulmonary disease, is essential to guide successful therapy. Machine learning may improve risk management and harness clinical variability in PAH. Methods We conducted a long-term retrospec...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Autor*in:

Thomas Sonnweber [verfasserIn]

Piotr Tymoszuk [verfasserIn]

Regina Steringer-Mascherbauer [verfasserIn]

Elisabeth Sigmund [verfasserIn]

Stephanie Porod-Schneiderbauer [verfasserIn]

Lisa Kohlbacher [verfasserIn]

Igor Theurl [verfasserIn]

Irene Lang [verfasserIn]

Günter Weiss [verfasserIn]

Judith Löffler-Ragg [verfasserIn]

Format:

E-Artikel

Sprache:

Englisch

Erschienen:

2023

Schlagwörter:

Pulmonary arterial hypertension

Risk assessment

Biomarkers

Mortality

Right-heart failure

Atypical pulmonary arterial hypertension

Übergeordnetes Werk:

In: BMC Pulmonary Medicine - BMC, 2003, 23(2023), 1, Seite 12

Übergeordnetes Werk:

volume:23 ; year:2023 ; number:1 ; pages:12

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DOI / URN:

10.1186/s12890-023-02427-2

Katalog-ID:

DOAJ089690249

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