Impact of labor characteristics on maternal and neonatal outcomes of labor: A machine-learning model.

Shazly, Sherif A; Borah, Bijan J; Ngufor, Che G; Torbenson, Vanessa E; Theiler, Regan N; Famuyide, Abimbola O

Shazly, Sherif A; Borah, Bijan J; Ngufor, Che G; Torbenson, Vanessa E; Theiler, Regan N; Famuyide, Abimbola O.

Afiliación

Shazly SA; Department of Obstetrics and Gynecology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
Borah BJ; Department of Obstetrics and Gynecology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
Ngufor CG; Division of Health Care Delivery Research, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
Torbenson VE; The Robert D. and Patricia E. Kern Center for the Science of Health Care Delivery, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
Theiler RN; The Robert D. and Patricia E. Kern Center for the Science of Health Care Delivery, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
Famuyide AO; Department of Artificial Intelligence and Informatics, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.

PLoS One ; 17(8): e0273178, 2022.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35994474

Asunto(s)

Trabajo de Parto; Adulto; Cesárea; Femenino; Humanos; Lactante; Recién Nacido; Primer Periodo del Trabajo de Parto; Aprendizaje Automático; Embarazo; Estudios Retrospectivos; Adulto Joven

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Trabajo de Parto Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Female / Humans / Infant / Newborn / Pregnancy Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2022 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Estados Unidos

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