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Machine Learning-Derived Echocardiographic Phenotypes Predict Heart Failure Incidence in Asymptomatic Individuals.
Autores da FMUP
Participantes de fora da FMUP
- Kobayashi, M
- Huttin, O
- Magnusson, M
- Bozec, E
- Huby, A
- Preud’homme, G
- Duarte, K
- Lamiral, Z
- Dalleau, K
- Bresso, E
- Smaïl-Tabbone, M
- Devignes, M
- Nilsson, PM
- Leosdottir, M
- Boivin, J
- Zannad, F
- Rossignol, P
- Girerd, N
Unidades de investigação
Abstract
Abstract no disponible
Dados da publicação
- ISSN/ISSNe:
- 1936-878X, 1876-7591
- Tipo:
- Article
- Páginas:
- 193-208
- PubMed:
- 34538625
JACC-CARDIOVASCULAR IMAGING Elsevier Inc.
Citações Recebidas na Web of Science: 61
Citações Recebidas na Scopus: 66
Documentos
- Não há documentos
Filiações
Filiações não disponíveis
Campos de Estudo
Projetos associados
Dapagliflozin, Spironolactone or Both for HFpEF (SOGALDI-PEF) - NCT05676684
Investigador Principal: João Pedro Melo Marques Pinho Ferreira
Ensaio Clínico Académico (SOGALDI-PEF) . AstraZeneca . 2022
Citar a publicação
Kobayashi M,Huttin O,Magnusson M,Ferreira JP,Bozec E,Huby A,Preud’homme G,Duarte K,Lamiral Z,Dalleau K,Bresso E,Smaïl M,Devignes M,Nilsson PM,Leosdottir M,Boivin J,Zannad F,Rossignol P,Girerd N. Machine Learning-Derived Echocardiographic Phenotypes Predict Heart Failure Incidence in Asymptomatic Individuals. JACC Cardiovasc. Imaging. 2022. 15. (2):p. 193-208. IF:14,000. (1).
