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文献
J-GLOBAL ID：201802215193005917
整理番号：18A1067902
潜在変数モデリングは伝統的方法と比較したAKIリスク因子同定とAKI予測を改善する【JST・京大機械翻訳】
Latent variable modeling improves AKI risk factor identification and AKI prediction compared to traditional methods
Smith Loren E.
(Department of Anesthesiology, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
,
Smith Derek K.
(Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
,
Blume Jeffrey D.
(Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
,
Siew Edward D.
(Department of Medicine, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
,
Siew Edward D.
(Division of Nephrology and Hypertension, Vanderbilt Center for Kidney Disease and Integrated Program for AKI Research, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
,
Billings Frederic T.
(Department of Anesthesiology, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
,
Billings Frederic T.
(Department of Medicine, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
資料名：
BMC Nephrology (Web)
(BMC Nephrology (Web))
巻： 18 号： 1 ページ： 55 発行年： 2017年
JST資料番号： U7437A ISSN： 1471-2369 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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