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Titel Machine learning-based preoperative analytics for the prediction of anastomotic leakage in colorectal surgery: a swiss pilot study / by Stephanie Taha-Mehlitz, Larissa Wentzler, Fiorenzo Angehrn, Ahmad Hendie, Vincent Ochs, Julia Wolleb, Victor E. Staartjes, Bassey Enodien, Martinas Baltuonis, Stephan Vorburger, Daniel M. Frey, Robert Rosenberg, Markus von Flüe, Beat Müller-Stich, Philippe C. Cattin, Anas Taha, Daniel Steinemann
Person(en) Taha-Mehlitz, Stephanie (Verfasser)
Wentzler, Larissa (Verfasser)
Angehrn, Fiorenzo (Verfasser)
Hendie, Ahmad (Verfasser)
Ochs, Vincent (Verfasser)
Wolleb, Julia (Verfasser)
Staartjes, Victor E. (Verfasser)
Enodien, Bassey (Verfasser)
Baltuonis, Martinas (Verfasser)
Vorburger, Stephan (Verfasser)
Frey, Daniel M. (Verfasser)
Rosenberg, Robert (Verfasser)
Flüe, Markus von (Verfasser)
Müller-Stich, Beat (Verfasser)
Cattin, Philippe (Verfasser)
Taha, Anas (Verfasser)
Steinemann, Daniel (Verfasser)
Organisation(en) SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format 1 Online-Ressource.
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2409202117140.066951773471
DOI: 10.1007/s00464-024-10926-4
URL https://doi.org/10.1007/s00464-024-10926-4
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2024
DDC-Notation 617.5 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen Enthalten in: Surgical endoscopy and other interventional techniques (Bd. 38, 22.5.2024, Nr. 7, date:7.2024: 3672-3683)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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