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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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Autore / responsabile
Pantazis, Lucio José et al
Editore
De Gruyter
Anno
2023
ISSN
2020-0076
ISSN
2020-0076
Lingua
Inglés

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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 8 Aug. 2026].

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Titolo
Detection of atypical response trajectories in biomedical longitudinal databases
Autore / collaboratori
Pantazis, Lucio José et al
Editore
De Gruyter
Anno di pubblicazione
2023
ISSN
2020-0076
ISSN
2020-0076
Lingua
Inglés

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