Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Lauritsen, Katrine M."'
Autor:
Larsen, Mads S., Witard, Oliver C., Holm, Lars, Scaife, Paula, Hansen, Rikke, Smith, Kenneth, Tipton, Kevin D., Mose, Maike, Bengtsen, Mads B., Lauritsen, Katrine M., Mikkelsen, Ulla R., Hansen, Mette
Publikováno v:
In The Journal of Nutrition November 2023 153(11):3173-3184
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Søndergaard, Esben, Lauritzen, Esben S., Lauritsen, Katrine M., Åkerblom, Axel, Nuutila, Pirjo, Oldgren, Jonas, Gormsen, Lars C.
Publikováno v:
In Metabolism Open September 2022 15
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.
Autor:
Simon Meyer Lauritsen, Mads Kristensen, Lauritsen, Katrine M., Marianne Jørgensen, Jeppe Lange, Bo Thiesson
Publikováno v:
Aarhus University
Lauritsen, S M, Kristensen, M, Lauritsen, K M, Jørgensen, M J, Lange, J & Thiesson, B 2019, ' Artificial intelligence outperforms early warning scores at detecting sepsis: a retrospective Danish study ', EUSEM 2019, Prague, Czech Republic, 12/10/2019-16/10/2019 .
Lauritsen, S M, Kristensen, M, Lauritsen, K M, Jørgensen, M J, Lange, J & Thiesson, B 2019, ' Artificial intelligence outperforms early warning scores at detecting sepsis: a retrospective Danish study ', EUSEM 2019, Prague, Czech Republic, 12/10/2019-16/10/2019 .
Background: Sepsis is a life-threatening condition, and it is essential that the healthcare system quickly identifies patients and treats them adequately. Unfortunately, the early detection of sepsis remains a challenging problem, and even experience
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::3537e5de198f8b985ff9754aa4d08738
https://pure.au.dk/portal/en/publications/artificial-intelligence-outperforms-early-warning-scores-at-detecting-sepsis-a-retrospective-danish-study(ad14a471-330f-445a-83ad-d0a713cb4697).html
https://pure.au.dk/portal/en/publications/artificial-intelligence-outperforms-early-warning-scores-at-detecting-sepsis-a-retrospective-danish-study(ad14a471-330f-445a-83ad-d0a713cb4697).html