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Butler, Éadaoin M., José G. B. Derraik, Rachael W. Taylor et Wayne S. Cutfield. « Prediction Models for Early Childhood Obesity : Applicability and Existing Issues ». Hormone Research in Paediatrics 90, no 6 (2018) : 358–67. http://dx.doi.org/10.1159/000496563.
Texte intégralButler, Éadaoin M., José G. B. Derraik, Rachael W. Taylor et Wayne S. Cutfield. « Childhood obesity : how long should we wait to predict weight ? » Journal of Pediatric Endocrinology and Metabolism 31, no 5 (24 mai 2018) : 497–501. http://dx.doi.org/10.1515/jpem-2018-0110.
Texte intégralMukhopadhyay, S., A. Carroll, S. Downs et T. M. Dugan. « Machine Learning Techniques for Prediction of Early Childhood Obesity ». Applied Clinical Informatics 06, no 03 (2015) : 506–20. http://dx.doi.org/10.4338/aci-2015-03-ra-0036.
Texte intégralDatsenko, Natalya S., Igor O. Marinkin, Tat’yana M. Sokolova, Tat’yana V. Kiseleva et Anna V. Yakimova. « Early prediction of placental insufficiency in obese women ». V.F.Snegirev Archives of Obstetrics and Gynecology 8, no 1 (22 mars 2021) : 40–47. http://dx.doi.org/10.17816/2313-8726-2021-8-40-47.
Texte intégralKiseleva, O. I., E. V. Poverennaya, M. A. Pyatnitskiy, E. V. Ilgisonis, V. G. Zgoda, O. A. Plotnikova, K. K. Sharafetdinov et al. « DOES PROTEOMIC MIRROR REFLECT CLINICAL CHARACTERISTICS OF OBESITY ? » http://eng.biomos.ru/conference/articles.htm 1, no 19 (2021) : 129–30. http://dx.doi.org/10.37747/2312-640x-2021-19-129-130.
Texte intégralCheng, Erika R., Rai Steinhardt et Zina Ben Miled. « Predicting Childhood Obesity Using Machine Learning : Practical Considerations ». BioMedInformatics 2, no 1 (8 mars 2022) : 184–203. http://dx.doi.org/10.3390/biomedinformatics2010012.
Texte intégralRitz, Patrick, Robert Caiazzo, Guillaume Becouarn, Laurent Arnalsteen, Sandrine Andrieu, Philippe Topart et François Pattou. « Early prediction of failure to lose weight after obesity surgery ». Surgery for Obesity and Related Diseases 9, no 1 (janvier 2013) : 118–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.soard.2011.10.022.
Texte intégralWahab, Rama J., Vincent W. V. Jaddoe et Romy Gaillard. « Prediction of Healthy Pregnancy Outcomes in Women with Overweight and Obesity : The Role of Maternal Early-Pregnancy Metabolites ». Metabolites 12, no 1 (24 décembre 2021) : 13. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12010013.
Texte intégralGupta, Mehak, Thao-Ly T. Phan, H. Timothy Bunnell et Rahmatollah Beheshti. « Obesity Prediction with EHR Data : A Deep Learning Approach with Interpretable Elements ». ACM Transactions on Computing for Healthcare 3, no 3 (31 juillet 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/3506719.
Texte intégralMusa, Fati, Federick Basaky et Osaghae E.O. « Obesity prediction using machine learning techniques ». Journal of Applied Artificial Intelligence 3, no 1 (30 juin 2022) : 24–33. http://dx.doi.org/10.48185/jaai.v3i1.470.
Texte intégralButler, Éadaoin M., José G. B. Derraik, Marewa Glover, Susan M. B. Morton, El-Shadan Tautolo, Rachael W. Taylor et Wayne S. Cutfield. « Acceptability of early childhood obesity prediction models to New Zealand families ». PLOS ONE 14, no 12 (2 décembre 2019) : e0225212. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0225212.
Texte intégralLogvinova, Oksana V., et Ekaterina A. Troshina. « Prediction of early response to liraglutide therapy in patients with obesity ». Obesity and metabolism 17, no 1 (1 juin 2020) : 3–12. http://dx.doi.org/10.14341/omet12274.
Texte intégralChang, Chi-Chang, Chun-Chia Chen, Chalong Cheewakriangkrai, Ying Chen Chen et Shun-Fa Yang. « Risk Prediction of Second Primary Endometrial Cancer in Obese Women : A Hospital-Based Cancer Registry Study ». International Journal of Environmental Research and Public Health 18, no 17 (26 août 2021) : 8997. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18178997.
Texte intégralKiseleva, Olga I., Viktoriia A. Arzumanian, Ekaterina V. Poverennaya, Mikhail A. Pyatnitskiy, Ekaterina V. Ilgisonis, Victor G. Zgoda, Oksana A. Plotnikova et al. « Does Proteomic Mirror Reflect Clinical Characteristics of Obesity ? » Journal of Personalized Medicine 11, no 2 (21 janvier 2021) : 64. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11020064.
Texte intégralZiauddeen, Nida, Paul J. Roderick, Gillian Santorelli, John Wright et Nisreen A. Alwan. « Childhood overweight and obesity at the start of primary school : External validation of pregnancy and early-life prediction models ». PLOS Global Public Health 2, no 6 (9 juin 2022) : e0000258. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pgph.0000258.
Texte intégralRai, Neha, Hanjabam Barun Sharma, Renu Kumari et Jyotsna Kailashiya. « Assessment of obesity indices for prediction of hyperglycemia in adult population of Varanasi (Uttar Pradesh), India ». Indian Journal of Physiology and Pharmacology 64 (12 janvier 2021) : 195–200. http://dx.doi.org/10.25259/ijpp_378_2020.
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 intégralPang, Xueqin, Christopher B. Forrest, Félice Lê-Scherban et Aaron J. Masino. « Prediction of early childhood obesity with machine learning and electronic health record data ». International Journal of Medical Informatics 150 (juin 2021) : 104454. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2021.104454.
Texte intégralPapasavas, Pavlos. « Comment on : Early prediction of the failure to lose weight after obesity surgery ». Surgery for Obesity and Related Diseases 9, no 1 (janvier 2013) : 121–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.soard.2011.11.008.
Texte intégralZhang, Aihua, Hui Sun et Xijun Wang. « Emerging role and recent applications of metabolomics biomarkers in obesity disease research ». RSC Advances 7, no 25 (2017) : 14966–73. http://dx.doi.org/10.1039/c6ra28715h.
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 intégralBello-Chavolla, Omar Yaxmehen, Jessica Paola Bahena-López, Neftali Eduardo Antonio-Villa, Arsenio Vargas-Vázquez, Armando González-Díaz, Alejandro Márquez-Salinas, Carlos A. Fermín-Martínez, J. Jesús Naveja et Carlos A. Aguilar-Salinas. « Predicting Mortality Due to SARS-CoV-2 : A Mechanistic Score Relating Obesity and Diabetes to COVID-19 Outcomes in Mexico ». Journal of Clinical Endocrinology & ; Metabolism 105, no 8 (31 mai 2020) : 2752–61. http://dx.doi.org/10.1210/clinem/dgaa346.
Texte intégralEstampador, Angela C., et Paul W. Franks. « Precision Medicine in Obesity and Type 2 Diabetes : The Relevance of Early-Life Exposures ». Clinical Chemistry 64, no 1 (1 janvier 2018) : 130–41. http://dx.doi.org/10.1373/clinchem.2017.273540.
Texte intégralMkrtchyan, Siranush А., Razmik А. Dunamalyan, Lilit E. Ghukasyan et Marine А. Mardiyan. « SOCIO-DEMOGRAPHIC AND MEDICO-BIOLOGICAL FACTORS AS PROGNOSTIC INDICATORS OF QUALITY OF LIFE IN EARLY CHILDHOOD ». Proceedings of the YSU B : Chemical and Biological Sciences 55, no 1 (254) (28 avril 2021) : 75–84. http://dx.doi.org/10.46991/pysu:b/2021.55.1.075.
Texte intégralNjoku, Kelechi, Amy E. Campbell, Bethany Geary, Michelle L. MacKintosh, Abigail E. Derbyshire, Sarah J. Kitson, Vanitha N. Sivalingam, Andrew Pierce, Anthony D. Whetton et Emma J. Crosbie. « Metabolomic Biomarkers for the Detection of Obesity-Driven Endometrial Cancer ». Cancers 13, no 4 (10 février 2021) : 718. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13040718.
Texte intégralOz-Sig, Ozlem, Ozlem Kara et Hakan Erdogan. « Microalbuminuria and Serum Cystatin C in Prediction of Early-Renal Insufficiency in Children with Obesity ». Indian Journal of Pediatrics 87, no 12 (8 mai 2020) : 1009–13. http://dx.doi.org/10.1007/s12098-020-03294-z.
Texte intégralAbd El–Wahab, Ekram W., Hanan Z. Shatat et Fahmy Charl. « Adapting a Prediction Rule for Metabolic Syndrome Risk Assessment Suitable for Developing Countries ». Journal of Primary Care & ; Community Health 10 (janvier 2019) : 215013271988276. http://dx.doi.org/10.1177/2150132719882760.
Texte intégralO Abulnaja, Khalid, Kurunthachalam Kannan, Ashgan Mohammed K Al-Manzlawi, Taha A Kumosani, Mohamed Qari et Said S Moselhy. « Sensitivity, specificity of biochemical markers for early prediction of endothelial dysfunction in atherosclerotic obese subjects ». African Health Sciences 22, no 2 (1 août 2022) : 286–94. http://dx.doi.org/10.4314/ahs.v22i2.32.
Texte intégralChua, Felix, Rama Vancheeswaran, Adrian Draper, Tejal Vaghela, Matthew Knight, Rahul Mogal, Jaswinder Singh et al. « Early prognostication of COVID-19 to guide hospitalisation versus outpatient monitoring using a point-of-test risk prediction score ». Thorax 76, no 7 (10 mars 2021) : 696–703. http://dx.doi.org/10.1136/thoraxjnl-2020-216425.
Texte intégralGrummitt, J., H. Gaudreau, M. Steiner, M. Meaney, L. Atkinson, L. Quilty et R. Levitan. « Prediction of early-onset eating disorders and obesity : the role of neuropsychological performance at age 4 ». European Neuropsychopharmacology 26 (octobre 2016) : S346—S347. http://dx.doi.org/10.1016/s0924-977x(16)31274-3.
Texte intégralPasieshvili, Ludmila, Katerina Ivanova, Alina Andrusha, Tetiana Ivanovna Viun et Anastasiya Marchenko. « Calcium-phosphorus relationships in the combined course of stable ischemic heart disease in patients with obesity ». Inter Collegas 8, no 2 (21 juillet 2021) : 106–10. http://dx.doi.org/10.35339/ic.8.2.106-110.
Texte intégralAleksandrova, Krasimira, Dariush Mozaffarian et Tobias Pischon. « Addressing the Perfect Storm : Biomarkers in Obesity and Pathophysiology of Cardiometabolic Risk ». Clinical Chemistry 64, no 1 (1 janvier 2018) : 142–53. http://dx.doi.org/10.1373/clinchem.2017.275172.
Texte intégralErzurum Alim, Nural, Aysun Yuksel, Leyla Tevfikoglu Pehlivan, Rahime Evra Karakaya et Zehra Nur Besler. « Eating Disorder Risk and Factors Associated with Obesity Prejudice Among University Students : A cross-sectional descriptive study ». Revista Española de Nutrición Humana y Dietética 26, no 2 (30 juin 2022) : 104–13. http://dx.doi.org/10.14306/renhyd.26.2.1492.
Texte intégralMcmillen, I. Caroline, et Jeffrey S. Robinson. « Developmental Origins of the Metabolic Syndrome : Prediction, Plasticity, and Programming ». Physiological Reviews 85, no 2 (avril 2005) : 571–633. http://dx.doi.org/10.1152/physrev.00053.2003.
Texte intégralSghaireen, Mohammed G., Yazan Al-Smadi, Ahmad Al-Qerem, Kumar Chandan Srivastava, Kiran Kumar Ganji, Mohammad Khursheed Alam, Shadi Nashwan et Yousef Khader. « Machine Learning Approach for Metabolic Syndrome Diagnosis Using Explainable Data-Augmentation-Based Classification ». Diagnostics 12, no 12 (10 décembre 2022) : 3117. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123117.
Texte intégralO’Rahilly, Stephen, I. Sadaf Farooqi, Giles S. H. Yeo et Benjamin G. Challis. « Minireview : Human Obesity—Lessons from Monogenic Disorders ». Endocrinology 144, no 9 (1 septembre 2003) : 3757–64. http://dx.doi.org/10.1210/en.2003-0373.
Texte intégralOnofrei, Viviana Aursulesei, Carmen Lacramioara Zamfir, Ecaterina Anisie, Alexandr Ceasovschih, Mihai Constantin, Florin Mitu, Cristina Andreea Adam, Elena-Daniela Grigorescu, Antoneta Dacia Petroaie et Daniel Timofte. « Determinants of Arterial Stiffness in Patients with Morbid Obesity. The Role of Echocardiography and Carotid Ultrasound Imaging ». Medicina 59, no 3 (22 février 2023) : 428. http://dx.doi.org/10.3390/medicina59030428.
Texte intégralStefan, Norbert. « Phenotypes of prediabetes : pathogenesis and consequences for prediction and prevention of type 2 diabetes and cardiovascular diseases ». Diabetes mellitus 22, no 6 (28 février 2020) : 577–81. http://dx.doi.org/10.14341/dm10376.
Texte intégralRheinwalt, Karl Peter, Uta Drebber, Robert Schierwagen, Sabine Klein, Ulf Peter Neumann, Tom Florian Ulmer, Andreas Plamper et al. « Baseline Presence of NAFLD Predicts Weight Loss after Gastric Bypass Surgery for Morbid Obesity ». Journal of Clinical Medicine 9, no 11 (26 octobre 2020) : 3430. http://dx.doi.org/10.3390/jcm9113430.
Texte intégralQuotah, Ola F., Lucilla Poston, Angela C. Flynn et Sara L. White. « Metabolic Profiling of Pregnant Women with Obesity : An Exploratory Study in Women at Greater Risk of Gestational Diabetes ». Metabolites 12, no 10 (29 septembre 2022) : 922. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12100922.
Texte intégralAnjum, Muhammad Shoaib, Omer Riaz et Muhammad Salman Latif. « Diastolic Dysfunction Prediction with Symptoms Using Machine Learning Approach ». Vol 4 Issue 3 4, no 3 (30 juin 2022) : 714–26. http://dx.doi.org/10.33411/ijist/2022040312.
Texte intégralA Ahmed, Alaa, Said S Moselhy, Taha A Kumosani, Etimad A Huwait, Maryam A AL-Ghamdi, Khalid A AL-Madani, Majdi H AlToukhi et Afnan T Kumosani. « Ultrasonographic and biochemical assessments as early prediction of polycystic ovarian syndrome in obese women ». African Health Sciences 20, no 2 (22 juillet 2020) : 676–81. http://dx.doi.org/10.4314/ahs.v20i2.18.
Texte intégralEdington, D. W., et J. Park. « Application of a Prediction Model for Identification of Individuals at Diabetic Risk ». Methods of Information in Medicine 43, no 03 (2004) : 273–81. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1633868.
Texte intégralDimeglio, Chloe, Guillaume Becouarn, Philippe Topart, Rodolphe Bodin, Jean Christophe Buisson et Patrick Ritz. « Weight Loss Trajectories After Bariatric Surgery for Obesity : Mathematical Model and Proof-of-Concept Study ». JMIR Medical Informatics 8, no 3 (9 mars 2020) : e13672. http://dx.doi.org/10.2196/13672.
Texte intégralBartáková, Vendula, Beáta Barátová, Lukáš Pácal, Veronika Ťápalová, Silvie Šebestová, Petr Janků et Kateřina Kaňková. « Development of a New Risk Score for Stratification of Women with Gestational Diabetes Mellitus at High Risk of Persisting Postpartum Glucose Intolerance Using Routinely Assessed Parameters ». Life 11, no 6 (23 mai 2021) : 464. http://dx.doi.org/10.3390/life11060464.
Texte intégralSemenov, Yuriy A., Valentina F. Dolgushina, Marina G. Moskvicheva et Vasiliy S. Chulkov. « Prediction and management model of preterm birth ». Annals of the Russian academy of medical sciences 74, no 4 (5 octobre 2019) : 221–28. http://dx.doi.org/10.15690/vramn1085.
Texte intégralAubron, Cecile, Carmela E. Corallo, Maya O. Nunn, Michael J. Dooley et Allen C. Cheng. « Evaluation of the Accuracy of a Pharmacokinetic Dosing Program in Predicting Serum Vancomycin Concentrations in Critically III Patients ». Annals of Pharmacotherapy 45, no 10 (octobre 2011) : 1193–98. http://dx.doi.org/10.1177/106002801104501001.
Texte intégralSmouter, Leandro, André de Camargo Smolarek, William Cordeiro de Souza, Valderi de Abreu de Lima et Luis Paulo Gomes Mascarenhas. « CARDIORESPIRATORY FITNESS ASSOCIATED TO TEENAGERS’ FAT : VO2MAX CUTOFF POINT ». Revista Paulista de Pediatria 37, no 1 (janvier 2019) : 73–81. http://dx.doi.org/10.1590/1984-0462/;2019;37;1;00017.
Texte intégralLi, Xu, Xiaolin Guo, Huifan Ji, Junqi Niu et Pujun Gao. « Relationships between Metabolic Comorbidities and Occurrence, Severity, and Outcomes in Patients with Acute Pancreatitis : A Narrative Review ». BioMed Research International 2019 (7 octobre 2019) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2019/2645926.
Texte intégralHussan, Hisham, Jing Zhao, Abraham K. Badu-Tawiah, Peter Stanich, Fred Tabung, Darrell Gray, Qin Ma, Matthew Kalady et Steven K. Clinton. « Utility of machine learning in developing a predictive model for early-age-onset colorectal neoplasia using electronic health records ». PLOS ONE 17, no 3 (10 mars 2022) : e0265209. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0265209.
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