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Schallmoser, Simon, Thomas Zueger, Mathias Kraus, Maytal Saar-Tsechansky, Christoph Stettler et Stefan Feuerriegel. « Machine Learning for Predicting Micro- and Macrovascular Complications in Individuals With Prediabetes or Diabetes : Retrospective Cohort Study ». Journal of Medical Internet Research 25 (27 février 2023) : e42181. http://dx.doi.org/10.2196/42181.
Texte intégralHaber, Philipp K., Christoph Maier, Anika Kästner, Linda Feldbrügge, Santiago Andres Ortiz Galindo, Dominik Geisel, Uli Fehrenbach et al. « Predicting the Risk of Postoperative Complications in Patients Undergoing Minimally Invasive Resection of Primary Liver Tumors ». Journal of Clinical Medicine 10, no 4 (10 février 2021) : 685. http://dx.doi.org/10.3390/jcm10040685.
Texte intégralTang, Baoyu, Yuyu Yuan, Jincui Yang, Lirong Qiu, Shasha Zhang et Jinsheng Shi. « Predicting Blood Glucose Concentration after Short-Acting Insulin Injection Using Discontinuous Injection Records ». Sensors 22, no 21 (3 novembre 2022) : 8454. http://dx.doi.org/10.3390/s22218454.
Texte intégralAlruwaytie, Wedad, Amal Mackawy et Ali Abu Dahash. « Cystatin C and Fibrinogen Plasma Levels as early Predictors of Diabetic Nephropathy in Type II Diabetes Mellitus ; a Review Article ». Pakistan Journal of Medical and Health Sciences 16, no 1 (30 janvier 2022) : 716–20. http://dx.doi.org/10.53350/pjmhs22161716.
Texte intégralZuo, Ming, Wei Zhang, Qi Xu et Dehua Chen. « Deep Personal Multitask Prediction of Diabetes Complication with Attentive Interactions Predicting Diabetes Complications by Multitask-Learning ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (20 avril 2022) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5129125.
Texte intégralLiu, Xiao-Chen, Xiao-Jie Chang, Si-Ren Zhao, Shan-Shan Zhu, Yan-Yan Tian, Jing Zhang et Xin-Yue Li. « Identification of risk factors and construction of a nomogram predictive model for post-stroke infection in patients with acute ischemic stroke ». World Journal of Clinical Cases 12, no 20 (16 juillet 2024) : 4048–56. http://dx.doi.org/10.12998/wjcc.v12.i20.4048.
Texte intégralChen, Xiao, Min Hou et Dongxue Wang. « Machine learning-based model for prediction of deep vein thrombosis after gynecological laparoscopy : A retrospective cohort study ». Medicine 103, no 1 (5 janvier 2024) : e36717. http://dx.doi.org/10.1097/md.0000000000036717.
Texte intégralHealthcare Engineering, Journal of. « Retracted : Deep Personal Multitask Prediction of Diabetes Complication with Attentive Interactions Predicting Diabetes Complications by Multitask-Learning ». Journal of Healthcare Engineering 2023 (20 septembre 2023) : 1. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9891682.
Texte intégralDahab, Mahmoud, Ping Zhang, Samiah Hamad Al-Mijalli et Emad M. Abdallah. « Unveiling the Anti-Cholera and Active Diabetic Renoprotective Compounds of Maqian Essential Oil : A Computational and Molecular Dynamics Study ». Molecules 28, no 24 (5 décembre 2023) : 7954. http://dx.doi.org/10.3390/molecules28247954.
Texte intégralAlghamdi, Turki. « Prediction of Diabetes Complications Using Computational Intelligence Techniques ». Applied Sciences 13, no 5 (27 février 2023) : 3030. http://dx.doi.org/10.3390/app13053030.
Texte intégralYagin, Fatma Hilal, Cemil Colak, Abdulmohsen Algarni, Yasin Gormez, Emek Guldogan et Luca Paolo Ardigò. « Hybrid Explainable Artificial Intelligence Models for Targeted Metabolomics Analysis of Diabetic Retinopathy ». Diagnostics 14, no 13 (27 juin 2024) : 1364. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics14131364.
Texte intégralVeerabathiran, Ramakrishnan. « Macrosomia : A Serious Complication of Diabetes in Pregnancy ». Diabetes & ; Obesity International Journal 8, no 4 (2023) : 1–6. http://dx.doi.org/10.23880/doij-16000280.
Texte intégralAssegie, Tsehay Admassu, Tamilarasi Suresh, Raguraman Purushothaman, Sangeetha Ganesan et Napa Komal Kumar. « Early Prediction of Gestational Diabetes with Parameter-Tuned K-Nearest Neighbor Classifier ». Journal of Robotics and Control (JRC) 4, no 4 (4 juillet 2023) : 452–57. http://dx.doi.org/10.18196/jrc.v4i4.18412.
Texte intégralBommala, Harikrishna, Kannedari Vamshi Krishna, Avusula Supriya, Rama Krishna Biradar, Bharath Mayabrahma, D. Ushasree et Evgeny Vladimirovich Kotov. « Fine-Tunining the Future : Optimizing svm hyper-parameters or enhanced diabetes prediction ». MATEC Web of Conferences 392 (2024) : 01082. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202439201082.
Texte intégralJian, Yazan, Michel Pasquier, Assim Sagahyroon et Fadi Aloul. « A Machine Learning Approach to Predicting Diabetes Complications ». Healthcare 9, no 12 (9 décembre 2021) : 1712. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare9121712.
Texte intégralYousefi, Leila, et Allan Tucker. « Identifying latent variables in Dynamic Bayesian Networks with bootstrapping applied to Type 2 Diabetes complication prediction ». Intelligent Data Analysis 26, no 2 (14 mars 2022) : 501–24. http://dx.doi.org/10.3233/ida-205570.
Texte intégralBrink, Huguette S., Aart Jan van der Lely et Joke van der Linden. « The potential role of biomarkers in predicting gestational diabetes ». Endocrine Connections 5, no 5 (septembre 2016) : R26—R34. http://dx.doi.org/10.1530/ec-16-0033.
Texte intégralV, Sathya. « Maternal Serum Biomarkers for the Early Prediction of Gestational Diabetes Mellitus ». Diabetes & ; Obesity International Journal 4, no 1 (2019) : 1–7. http://dx.doi.org/10.23880/doij-16000190.
Texte intégralRachata, Napa, Punnarumol Temdee, Worasak Rueangsirarak et Chayapol Kamyod. « Fuzzy based Risk Predictive Model for Cardiovascular Complication of Patient with Type 2 Diabetes Mellitus and Hypertension ». ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 13, no 1 (23 juin 2019) : 49–58. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2019131.132114.
Texte intégralHayuningtyas, Ratih Yulia, et Retno Sari. « Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Multiple Linear Regression Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes ». Jurnal Teknik Komputer 8, no 1 (24 janvier 2022) : 40–44. http://dx.doi.org/10.31294/jtk.v8i1.11552.
Texte intégralRozhkova, O. V., O. V. Remneva et N. V. Trukhacheva. « Prediction of perinatal complications of gestational diabetes ». Fundamental and Clinical Medicine 4, no 4 (28 décembre 2019) : 19–25. http://dx.doi.org/10.23946/2500-0764-2019-4-4-19-25.
Texte intégralTetreault, Lindsay, Gamaliel Tan, Branko Kopjar, Pierre Côté, Paul Arnold, Natalia Nugaeva, Giuseppe Barbagallo et Michael G. Fehlings. « Clinical and Surgical Predictors of Complications Following Surgery for the Treatment of Cervical Spondylotic Myelopathy ». Neurosurgery 79, no 1 (25 novembre 2015) : 33–44. http://dx.doi.org/10.1227/neu.0000000000001151.
Texte intégralKathiravan A., Dr T. Ananth kumar et Dr P. Kanimozhi. « A Survey on Implementing Machine Learning Algorithm to Predict Diabetes Stages and Preventing Elevated Blood Glucose Levels ». Irish Interdisciplinary Journal of Science & ; Research 07, no 04 (2023) : 18–24. http://dx.doi.org/10.46759/iijsr.2023.7403.
Texte intégralSong, Xing, Lemuel Russ Waitman, Alan SL Yu, David C. Robbins, Yong Hu et Mei Liu. « Longitudinal Risk Prediction of Chronic Kidney Disease in Diabetic Patients using Temporal-Enhanced Gradient Boosting Machine : Retrospective Cohort Study ». JMIR Medical Informatics 8, no 1 (24 janvier 2020) : e15510. http://dx.doi.org/10.2196/15510.
Texte intégralKumari, Gorli L. Aruna, Poosapati Padmaja et Jaya G. Suma. « A novel method for prediction of diabetes mellitus using deep convolutional neural network and long short-term memory ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 26, no 1 (1 avril 2022) : 404. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v26.i1.pp404-413.
Texte intégralKartina Diah Kusuma Wardani et Memen Akbar. « Diabetes Risk Prediction using Feature Importance Extreme Gradient Boosting (XGBoost) ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 7, no 4 (12 août 2023) : 824–31. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v7i4.4651.
Texte intégralGardner, Clarissa, Deborah Wake, Doogie Brodie, Alex Silverstein, Sophie Young, Scott Cunningham, Chris Sainsbury et al. « Evaluation of prototype risk prediction tools for clinicians and people living with type 2 diabetes in North West London using the think aloud method ». DIGITAL HEALTH 9 (janvier 2023) : 205520762211286. http://dx.doi.org/10.1177/20552076221128677.
Texte intégralSaxena, Roshi, Sanjay Kumar Sharma, Manali Gupta et G. C. Sampada. « A Comprehensive Review of Various Diabetic Prediction Models : A Literature Survey ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (12 avril 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8100697.
Texte intégralEl-Sofany, Hosam, Samir A. El-Seoud, Omar H. Karam, Yasser M. Abd El-Latif et Islam A. T. F. Taj-Eddin. « A Proposed Technique Using Machine Learning for the Prediction of Diabetes Disease through a Mobile App ». International Journal of Intelligent Systems 2024 (9 janvier 2024) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2024/6688934.
Texte intégralAlmheiri, Ali, Amna Alhammadi, Fatima AlShehhi, Asma Mohammad, Rodha Alshamsi, Khaled Alzaman, Saima Jabeen et Burhan Haq. « Biomarkers for Prediabetes, Type 2 Diabetes, and Associated Complications ». American Journal of Health, Medicine and Nursing Practice 9, no 2 (27 septembre 2023) : 1–21. http://dx.doi.org/10.47672/ajhmn.1592.
Texte intégralRasha Rokan Ismail. « Early diagnosing diabetes using data mining algorithms ». Global Journal of Engineering and Technology Advances 16, no 2 (30 août 2023) : 106–13. http://dx.doi.org/10.30574/gjeta.2023.16.2.0141.
Texte intégralGinting, Rapael Ginting, Ermi Girsang, Johannes Bastira Ginting et Hartono Hartono. « ANALISIS DETERMINAN DAN PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MELITUS TIPE 2 MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING : SCOPING REVIEW ». Jurnal Maternitas Kebidanan 7, no 1 (16 avril 2022) : 58–72. http://dx.doi.org/10.34012/jumkep.v7i1.2538.
Texte intégralZiajor, Seweryn, Justyna Tomasik, Piotr Sajdak, Mikołaj Turski, Artur Bednarski, Marcel Stodolak, Łukasz Szydłowski et al. « The use of artificial intelligence in the diagnosis and detection of complications of diabetes ». Journal of Education, Health and Sport 65 (11 avril 2024) : 11–27. http://dx.doi.org/10.12775/jehs.2024.65.001.
Texte intégralAgliata, Antonio, Deborah Giordano, Francesco Bardozzo, Salvatore Bottiglieri, Angelo Facchiano et Roberto Tagliaferri. « Machine Learning as a Support for the Diagnosis of Type 2 Diabetes ». International Journal of Molecular Sciences 24, no 7 (5 avril 2023) : 6775. http://dx.doi.org/10.3390/ijms24076775.
Texte intégralNijpels, Giel, Joline WJ Beulens, Amber AWA van der Heijden et Petra J. Elders. « Innovations in personalised diabetes care and risk management ». European Journal of Preventive Cardiology 26, no 2_suppl (26 novembre 2019) : 125–32. http://dx.doi.org/10.1177/2047487319880043.
Texte intégralTanabe, Hayato, Haruka Saito, Akihiro Kudo, Noritaka Machii, Hiroyuki Hirai, Gulinu Maimaituxun, Kenichi Tanaka et al. « Factors Associated with Risk of Diabetic Complications in Novel Cluster-Based Diabetes Subgroups : A Japanese Retrospective Cohort Study ». Journal of Clinical Medicine 9, no 7 (2 juillet 2020) : 2083. http://dx.doi.org/10.3390/jcm9072083.
Texte intégralLu, Huiqi Y., Ping Lu, Jane E. Hirst, Lucy Mackillop et David A. Clifton. « A Stacked Long Short-Term Memory Approach for Predictive Blood Glucose Monitoring in Women with Gestational Diabetes Mellitus ». Sensors 23, no 18 (20 septembre 2023) : 7990. http://dx.doi.org/10.3390/s23187990.
Texte intégralLuo, Xin, Jijia Sun, Hong Pan, Dian Zhou, Ping Huang, Jingjing Tang, Rong Shi, Hong Ye, Ying Zhao et An Zhang. « Establishment and health management application of a prediction model for high-risk complication combination of type 2 diabetes mellitus based on data mining ». PLOS ONE 18, no 8 (8 août 2023) : e0289749. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0289749.
Texte intégralVijayan, Midhula, et Venkatakrishnan S. « A Regression-Based Approach to Diabetic Retinopathy Diagnosis Using Efficientnet ». Diagnostics 13, no 4 (17 février 2023) : 774. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13040774.
Texte intégralLin, Ming-Yen, Jia-Sin Liu, Tzu-Yang Huang, Ping-Hsun Wu, Yi-Wen Chiu, Yihuang Kang, Chih-Cheng Hsu, Shang-Jyh Hwang et Hsing Luh. « Data Analysis of the Risks of Type 2 Diabetes Mellitus Complications before Death Using a Data-Driven Modelling Approach : Methodologies and Challenges in Prolonged Diseases ». Information 12, no 8 (12 août 2021) : 326. http://dx.doi.org/10.3390/info12080326.
Texte intégralCEVHER AKDULUM, Munire Funda, Erhan DEMİRDAĞ, Safarova SAHİLA, Mehmet ERDEM et Ahmet ERDEM. « İlk Trimesterde Sistemik İmmün-İnflamasyon İndeksini Kullanarak Gestasyonel Diabetes Mellitus'u Tahmin Etme ». Journal of Contemporary Medicine 12, no 5 (30 septembre 2022) : 617–20. http://dx.doi.org/10.16899/jcm.1148179.
Texte intégralAbdalrada, Ahmad Shaker, Jemal Abawajy, Tahsien Al-Quraishi et Sheikh Mohammed Shariful Islam. « Prediction of cardiac autonomic neuropathy using a machine learning model in patients with diabetes ». Therapeutic Advances in Endocrinology and Metabolism 13 (janvier 2022) : 204201882210866. http://dx.doi.org/10.1177/20420188221086693.
Texte intégralFebriani, Irene. « Undiagnosed Diabetes Prediction With Development of Scoring System Based on Risk Factors ». Preventif : Jurnal Kesehatan Masyarakat 11, no 1 (3 août 2020) : 9–21. http://dx.doi.org/10.22487/preventif.v11i1.54.
Texte intégralJose, Rejath, Faiz Syed, Anvin Thomas et Milan Toma. « Cardiovascular Health Management in Diabetic Patients with Machine-Learning-Driven Predictions and Interventions ». Applied Sciences 14, no 5 (4 mars 2024) : 2132. http://dx.doi.org/10.3390/app14052132.
Texte intégralHan, Yiteng, Qixuan Li, Jinghui Lou et Jingrui Zhang. « Prediction of diabetes progress based on machine learning approach ». Applied and Computational Engineering 37, no 1 (22 janvier 2024) : 45–51. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/37/20230468.
Texte intégralZhan, Wenqiang, Jing Zhu, Xiaolin Hua, Jiangfeng Ye, Qian Chen et Jun Zhang. « Epidemiology of uterine rupture among pregnant women in China and development of a risk prediction model : analysis of data from a multicentre, cross-sectional study ». BMJ Open 11, no 11 (novembre 2021) : e054540. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2021-054540.
Texte intégralWan, Eric Yuk Fai, Esther Yee Tak Yu, Weng Yee Chin, Colman Siu Cheung Fung, Ruby Lai Ping Kwok, David Vai Kiong Chao, King Hong Chan et al. « Ten-year risk prediction models of complications and mortality of Chinese patients with diabetes mellitus in primary care in Hong Kong : a study protocol ». BMJ Open 8, no 10 (octobre 2018) : e023070. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2018-023070.
Texte intégralNdjaboue, Ruth, Gérard Ngueta, Charlotte Rochefort-Brihay, Daniel Guay, Sasha Delorme, Noah Ivers, Baiju Shah et al. « Risk Prediction Models of Diabetes Complications : A Scoping Review ». Canadian Journal of Diabetes 45, no 7 (novembre 2021) : S32. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcjd.2021.09.095.
Texte intégralQian, Dongni, et Hong Gao. « Efficacy Analysis of Team-Based Nursing Compliance in Young and Middle-Aged Diabetes Mellitus Patients Based on Random Forest Algorithm and Logistic Regression ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (29 juillet 2022) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3882425.
Texte intégralHD, Sowmya, Shreyaskar sanskar, Pawan tiwari et Kishan kumar. « Diabetes Prediction Using Machine Learning Algorithm ». International Journal of Innovative Research in Information Security 09, no 03 (23 juin 2023) : 115–20. http://dx.doi.org/10.26562/ijiris.2023.v0903.14.
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