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Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases

Pantazis, Lucio José et al · De Gruyter · 2023

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Autor / responsable
Pantazis, Lucio José et al
Editorial
De Gruyter
Año
2023
ISSN
2020-0076
ISSN
2020-0076
Idioma
en

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Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases
Many health care professionals and institutions manage longitudinal databases, involving follow-ups for different patients over time. Longitudinal data frequently manifest additional complexities such as high variability, correlated measurements and missing data. Mixed effects models have been widely used to overcome these difficulties. This work proposes the use of linear mixed effects models as a tool that allows to search conceptually different types of anomalies in the data simultaneously.
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)

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Pantazis, L. J. E. A. (2023). Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases. https://doi.org/10.1515/ijb-2020-0076

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Pantazis, Lucio José et al. "Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases." 2023. https://doi.org/10.1515/ijb-2020-0076.

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Pantazis, Lucio José et al. 2023. "Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases.". https://doi.org/10.1515/ijb-2020-0076.

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Pantazis, L. J. E. A. 2023, Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases, De Gruyter, available at: https://doi.org/10.1515/ijb-2020-0076 [Accessed 27 Jun. 2026].

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Título
Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases
Autor / colaboradores
Pantazis, Lucio José et al
Editorial
De Gruyter
Año de publicación
2023
ISSN
2020-0076
ISSN
2020-0076
Idioma
en

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