Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/110304
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorPérez-Acosta, Guillermoen_US
dc.contributor.authorSuárez-Díaz, Francisco J.en_US
dc.contributor.authorNavarro Mesa, Juan Luisen_US
dc.contributor.authorSantana-Cabrera, Lucianoen_US
dc.contributor.authorBlanco-López, Joséen_US
dc.contributor.authorSuárez-Araujo, Carmen Pazen_US
dc.contributor.authorMartín-González, Juan C.en_US
dc.date.accessioned2021-07-08T09:12:14Z-
dc.date.available2021-07-08T09:12:14Z-
dc.date.issued2021en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/110304-
dc.languagespaen_US
dc.subject33 Ciencias tecnológicasen_US
dc.titleUn estudio del poder predictivo de las señales de mecánica ventilatoria sobre la obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes COVID-19 basado en modelos de clasificación Bayesianaen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceobjecten_US
dc.typeConferenceObjecten_US
dc.relation.conferenceLVI Congreso Nacional de la Sociedad Española de Medicina Intensiva, Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC)en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Actas de congresosen_US
dc.date.coverdate06/2021en_US
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-TELen_US
item.grantfulltextnone-
item.fulltextSin texto completo-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptGIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data-
crisitem.author.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.orcid0000-0003-3860-3424-
crisitem.author.orcid0000-0002-8826-0899-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.fullNameNavarro Mesa, Juan Luis-
crisitem.author.fullNameSuárez Araujo, Carmen Paz-
Appears in Collections:Actas de congresos
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