Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/105796
Título: Prediction model of endotracheal obstruction, in patients with severe pneumonia due to COVID-19, analyzing ventialtory parameters using intelligent computation
Autores/as: Pérez Acosta, Guillermo
Navarro Mesa, Juan Luis 
Blanco López, José
Santana Cabrera, Luciano
Suárez Araujo, Carmen Paz 
Martín González, Juan C.
Clasificación UNESCO: 120304 Inteligencia artificial
331499 Otras (especificar)
Fecha de publicación: 2020
Publicación seriada: Intensive Care Medicine Experimental 
Conferencia: 33rd Annual Congress of the European-Society-of-Intensive-Care-Medicine (ESICM) 
URI: http://hdl.handle.net/10553/105796
ISSN: 2197-425X
DOI: 10.1186/s40635-020-00354-8
Fuente: Intensive Care Medicine Experimental [ISSN 2197-425X], v. 8 (Suppl 2), p. 489-490, Abstract 001617
Colección:Actas de congresos
miniatura
Adobe PDF (409,52 kB)
Vista completa

Citas de WEB OF SCIENCETM
Citations

4
actualizado el 07-jul-2024

Visitas

155
actualizado el 27-may-2023

Descargas

61
actualizado el 27-may-2023

Google ScholarTM

Verifica

Altmetric


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.