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  1. Detailansicht für Treffer 81 öffnen
    Machine learning for prediction of septic shock at initial triage in emergency department
    Park, Inwon ; Kim, Kyuseok ; et al.
    In: Journal of Critical Care, Jg. 55 (2020-02-01), S. 163-170
    Online unknown
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    Wie komme ich dran?
  2. Detailansicht für Treffer 82 öffnen
    Diagnostic and Prognostic Utility Compared Among Different Sepsis Scoring Systems in Adult Patients With Sepsis in Thailand: A Prospective Cohort Study.
    Pairattanakorn, Prat ; Angkasekwinai, Nasikarn ; et al.
    In: Open Forum Infectious Diseases, Jg. 8 (2021), Heft 1, S. 1-8
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
  3. Detailansicht für Treffer 83 öffnen
    Diagnostic and Prognostic Utility Compared Among Different Sepsis Scoring Systems in Adult Patients With Sepsis in Thailand: A Prospective Cohort Study
    Sirijatuphat, Rujipas ; Tancharoen, Lalita ; et al.
    In: Open Forum Infectious Diseases, Jg. 8 (2020-11-26)
    Online unknown
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    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 84 öffnen
    Validation of a machine learning algorithm for early severe sepsis prediction: a retrospective study predicting severe sepsis up to 48 h in advance using a diverse dataset from 461 US hospitals
    Burdick, Hoyt ; Roberts, Jonathan ; et al.
    In: BMC Medical Informatics and Decision Making, Jg. 20 (2020-10-01), Heft 1, S. 1-10
    Online unknown
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    Dieser Titel kann aus lizenzrechtlichen Gründen nur im Campusnetz oder nach Anmeldung angezeigt werden!
    academicJournal
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    Prognostic accuracy of qSOFA score, SIRS criteria, and EWSs for in-hospital mortality among adult patients presenting with suspected infection to the emergency department (PASSEM) Multicenter prospective external validation cohort study protocol.
    Algarni, AM ; Alfaifi, MS ; et al.
    In: PloS one, Jg. 19 (2024-01-17), Heft 1, S. e0281208
    Online academicJournal
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  7. Detailansicht für Treffer 87 öffnen
    Development and clinical empirical validation of the chronic critical illness prognosis prediction model.
    Zhao, L ; Xu, WK ; et al.
    In: Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine, Jg. 32 (2024), Heft 2, S. 977-987
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  8. Detailansicht für Treffer 88 öffnen
    Prediction of sepsis patients using machine learning approach: A meta-analysis
    Md. Mohaimenul Islam ; Nasrin, Tahmina ; et al.
    In: Computer Methods and Programs in Biomedicine, Jg. 170 (2019-03-01), S. 1-9
    Online unknown
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  9. Detailansicht für Treffer 89 öffnen
    Performance Assessment of the Mortality in Emergency Department Sepsis Score, Modified Early Warning Score, Rapid Emergency Medicine Score, and Rapid Acute Physiology Score in Predicting Survival Outcomes of Adult Renal Abscess Patients in the Emergency Department
    Chang, Tung ; Yi Ming Weng ; et al.
    In: BioMed Research International, Jg. 2018 (2018-09-19), S. 1-8
    Online unknown
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  10. Detailansicht für Treffer 90 öffnen
    Lactate-enhanced-qSOFA (LqSOFA) score is superior to the other four rapid scoring tools in predicting in-hospital mortality rate of the sepsis patients
    Liu, Sijia ; He, Chengqi ; et al.
    In: Annals of translational medicine, Jg. 8 (2020-09-21), Heft 16
    Online unknown
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  11. Detailansicht für Treffer 91 öffnen
    Comparison of qSOFA and Hospital Early Warning Scores for prognosis in suspected sepsis in emergency department patients: a systematic review
    Sabir, Lisa ; Goodacre, Steve ; et al.
    In: Emergency medicine journal : EMJ, Jg. 39 (2020-07-16), Heft 4
    Online unknown
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  12. Detailansicht für Treffer 92 öffnen
    Multicenter validation of a machine-learning algorithm for 48-h all-cause mortality prediction
    Barton, Christopher ; Pellegrini, Emily ; et al.
    In: Health informatics journal, Jg. 26 (2019-12-31), Heft 3
    Online unknown
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    Wie komme ich dran?
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    Prognostic value of early warning scores in the emergency department (ED) and acute medical unit (AMU)
    Alam, Nadia ; R S Nannan Panday ; et al.
    In: European Journal of Internal Medicine, Jg. 45 (2017-11-01), S. 20-31
    Online unknown
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  14. Detailansicht für Treffer 94 öffnen
    Clinical Application of the Quick Sepsis-Related Organ Failure Assessment Score at Intensive Care Unit Admission in Patients with Bacteremia: A Single-Center Experience of Korea
    Hae Jung Na ; Kim, Won-Young ; et al.
    In: Korean Journal of Critical Care Medicine, Jg. 32 (2017-08-01), Heft 3, S. 247-255
    Online unknown
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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  15. Detailansicht für Treffer 95 öffnen
    Sykepleie til den septiske pasient : ” Hvilke kunnskaper bør sykepleier ha for tidlig identifisering og behandling av sepsis?”
    Grov, Lasse
    2017
    Online report
    Zugriff:
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    academicJournal
  17. Detailansicht für Treffer 97 öffnen
    Predictors of In-Hospital Mortality in Older Inpatients with Suspected Infection.
    Brunetti, E ; Presta, R ; et al.
    In: Journal of the American Medical Directors Association, Jg. 24 (2023-12-01), Heft 12, S. 1868-1873
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  18. Detailansicht für Treffer 98 öffnen
    Comparison of prognosis of five scoring systems in emphysematous pyelonephritis patients requiring intensive care.
    Bibi, M ; Chaker, K ; et al.
    In: International urology and nephrology, Jg. 55 (2023-12-01), Heft 12, S. 3045-3050
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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  19. Detailansicht für Treffer 99 öffnen
    HIRA: Heart Rate Interval based Rapid Alert score to characterize autonomic dysfunction among patients with sepsis-related acute respiratory failure (ARF).
    Krishnan, P ; Rad, MG ; et al.
    In: Physiological measurement, Jg. 44 (2023-10-13), Heft 10
    academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 100 öffnen
    [Comparison of four early warning scores in predicting the prognosis of critically ill patients in secondary hospitals].
    Su, X ; Zhang, H ; et al.
    In: Zhonghua wei zhong bing ji jiu yi xue, Jg. 35 (2023-10-01), Heft 10, S. 1093-1098
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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