Show simple item record

Challenges of modeling depression and anxiety risk using data from large healthcare databases: systematic review and situation analysis

dc.contributor.authorPuronaitė, Roma
dc.contributor.authorRamanauskaitė, Dovilė
dc.contributor.authorBurneikaitė, Greta
dc.contributor.authorŠvaikevičienė, Kristina
dc.contributor.authorŠavareikaitė, Alicija
dc.contributor.authorVaitkutė, Samanta
dc.contributor.authorJakaitienė, Audronė
dc.contributor.authorDambrauskas, Laimis
dc.contributor.authorJurevičienė, Elena
dc.contributor.authorTrinkūnas, Justas
dc.contributor.authorKasiulevičius, Vytautas
dc.contributor.authorKazėnaitė, Edita
dc.date.accessioned2023-09-18T16:25:10Z
dc.date.available2023-09-18T16:25:10Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/113660
dc.format.extentp. [1]
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isoeng
dc.titleChallenges of modeling depression and anxiety risk using data from large healthcare databases: systematic review and situation analysis
dc.typeKitos konferencijų pranešimų santraukos / Other conference presentation abstracts
dcterms.references0
dc.type.pubtypeT3 - Kitos konferencijos pranešimo tezės / Other conference presentation abstracts
dc.contributor.institutionVilniaus universitetas Vilniaus universitetas Vilniaus universiteto ligoninė Santaros klinikos
dc.contributor.institutionVilniaus universitetas Vilniaus universiteto ligoninė Santaros klinikos
dc.contributor.institutionVilniaus universitetas
dc.contributor.institutionVilniaus universitetas Vilniaus universitetas
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas Vilniaus universiteto ligoninė Santaros klinikos
dc.contributor.facultyFundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences
dc.subject.researchfieldN 009 - Informatika / Computer science
dc.subject.researchfieldM 001 - Medicina / Medicine
dc.subject.enpredictive modelling
dc.subject.ensystematic review
dc.subject.enmachine learning
dc.subject.enmental health
dc.subject.enmultimorbidity
dcterms.sourcetitle31st International Biometric Conference (IBC2022), 10 - 15 July 2022, Riga, Latvia
dc.publisher.nameInternational Biometric Society
dc.publisher.cityWashington
dc.identifier.elaba148822818


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record