Prediction of diagnosis and prognosis of COVID-19 disease by blood gas parameters using decision trees machine learning model: a retrospective observational study.

Huyut M. T., Üstündağ H.

Medical gas research, cilt.12, sa.2, ss.60-66, 2022 (ESCI) identifier identifier identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 12 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2022
  • Doi Numarası: 10.4103/2045-9912.326002
  • Dergi Adı: Medical gas research
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Emerging Sources Citation Index (ESCI), Scopus
  • Sayfa Sayıları: ss.60-66
  • Anahtar Kelimeler: arterial blood gases, artificial intelligence, carboxyhemoglobin, COVID-19, decision trees, ionized calcium, machine learning models, SARS-CoV-2
  • Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi Adresli: Evet