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Un modelo de Machine learning para predecir preeclampsia utilizando el cociente sFlt-1/PIGF y el NT-proBNP como bimarcadores
| dc.contributor.advisor | Álvarez Menéndez, Francisco Vicente | |
| dc.contributor.author | Lafuente Ganuza, Paula | |
| dc.contributor.other | Bioquímica y Biología Molecular, Departamento de | spa |
| dc.date.accessioned | 2021-09-10T09:52:45Z | |
| dc.date.available | 2021-09-10T09:52:45Z | |
| dc.date.issued | 2021-02-05 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10651/60379 | |
| dc.format.extent | 151 p. | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Preeclampsia | spa |
| dc.subject | Morbilidad y mortalidad | spa |
| dc.subject | Embarazo | spa |
| dc.title | Un modelo de Machine learning para predecir preeclampsia utilizando el cociente sFlt-1/PIGF y el NT-proBNP como bimarcadores | spa |
| dc.type | doctoral thesis | spa |
| dc.local.notes | DT(SE) 2021-019 | spa |
| dc.rights.accessRights | open access |
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