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Machine Learning Approach to Identify Phenotypes in Patients with Ischaemic Heart Failure with Reduced Ejection Fraction

医学 射血分数 心力衰竭 内科学 心房颤动 心脏病学 星团（航天器） 缺血性心脏病 糖尿病 不利影响 内分泌学 计算机科学 程序设计语言
作者
Luca Monzo,Emmanuel Bresso,Kenneth Dickstein,Bertram Pitt,John G.F. Cleland,Stefan D. Anker,Carolyn S.P. Lam,Mandeep R. Mehra,Dirk J. van Veldhuisen,Barry Greenberg,Faı̈ez Zannad,Nicolas Girerd
出处
期刊：European Journal of Heart Failure [Elsevier BV]
日期：2024-12-10 卷期号：27 (12): 3378-3391 被引量：13
链接
nih.gov rug.nl ac.uk univ-lorraine.fr nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1002/ejhf.3547
摘要
Clustering reveals distinct risk subgroups in the heterogeneous array of ischaemic HFrEF patients. This classification, accessible online, could enhance future outcome predictions for ischaemic HFrEF cases.
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