利兹工业学院：最大限度地与工业界互动 (P2D 2017)-猫眼课题宝

利兹工业学院：最大限度地与工业界互动 (P2D 2017)

批准号：

MC_PC_17193

负责人：

Pamela Jones

金额：

$30.24万

依托单位：

University of Leeds

依托单位国家：

英国

项目类别：

Intramural

财政年份：

2018

资助国家：

英国

项目状态：

已结题

起止时间：

2018 至 --

来源：

https://gtr.ukri.org/projects?ref=MC_PC_17193

关键词：

Leeds Industry Academy Maximising Engagement

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会议论文

Development and validation of multivariable machine learning algorithms to predict risk of cancer in symptomatic patients referred urgently from primary care: a diagnostic accuracy study.

DOI： 10.1136/bmjopen-2021-053590

发表时间： 2022-04-01

期刊：

BMJ open

影响因子： 2.9

作者：

[Savage R, Messenger M, Neal RD, Ferguson R, Johnston C, Lloyd KL, Neal MD, Sansom N, Selby P, Sharma N, Shinkins B, Skinner JR, Tully G, Duffy S, Hall G]

通讯作者： Hall G