Zobrazeno 1 - 10
of 421
pro vyhledávání: '"G. de Vita"'
Publikováno v:
European Psychiatry, Vol 64, Pp S94-S94 (2021)
Introduction The COVID-19 social lockdown imposed important limitation to non-emergency health care services in Italy, between March and May 2020, with many difficulties in the mental health assistance of those chronic conditions needing a continuati
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9f26048dec8a444e8009c33e44255ef1
Publikováno v:
European Psychiatry, Vol 64, Pp S458-S459 (2021)
Introduction Self-disorders (SDs) have been described as a core feature of schizophrenia-spectrum disorders. Previous studies conducted on heterogeneous clinical adult and adolescents samples demonstrated that SDs aggregate selectively in the schizop
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2fa70931c63d4266872ec11d17ce98f7
Publikováno v:
European Psychiatry, Vol 64, Pp S766-S766 (2021)
Introduction Trait-like anomalies of subjective experience have been empirically identified as schizophrenia-specific markers of vulnerability in several clinical and genetic high-risk populations. Recently, Parnas and colleagues have identified and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/44749c64d6fe4c2c8cd3b278050495f7
Autor:
A. Rossi, D. Campo, M. C. Fortuna, V. Garelli, G. Pranteda, G. De Vita, L. Sorriso-Valvo, D. Di Nunno, M. Carlesimo
Publikováno v:
Journal of Dermatological Treatment, Vol 29, Iss 2, Pp 149-151 (2018)
Background: Androgenetic alopecia (AGA) is a common form of scalp hair loss that affects up to 50% of males between 18 and 40 years old. Several molecules are commonly used for the treatment of AGA, acting on different steps of its pathogenesis (Mino
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6fff0a5e7efe4885bd6a19eeb612c076
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In this work, we highlight the need of a supervised learning framework for disease predictive modeling across distributed clinical data to overcome the privacy limitations that are introduced by centralized analysis. Towards this direction, a computa
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2127::b30a9c8ddeedc7a78dd226ad55e21364
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3188639
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3188639