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Titel:

Validation of the SACOV-19 score for identifying patients at risk of complicated or more severe COVID-19: a prospective study

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Mahajan, Ujjwal Mukund ; Erber, Johanna ; Shamsrizi, Parichehr ; Voit, Florian ; Vielhauer, Jakob ; Johlke, Anna-Lena ; Benesch, Christopher ; Khaled, Najib Ben ; Reinecke, Felix ; Rudi, Wolf-Stephan ; Klein, Matthias ; Jakob, Carolin ; Oswald, Marcus ; König, Rainer ; Schulz, Christian ; Mayerle, Julia ; Stubbe, Hans Christian
Stichworte:
Research ; SACOV-19 ; COVID-19 ; SARS-CoV-2 ; Decision support ; Artificial intelligence ; Prospective clinical study
Zeitschriftentitel:
Infection
Jahr:
2023
Band / Volume:
51
Heft / Issue:
6
Seitenangaben Beitrag:
1669-1678
Volltext / DOI:
doi:10.1007/s15010-023-02041-8
Verlag / Institution:
Springer Berlin Heidelberg
E-ISSN:
0300-8126 ; 1439-0973
Publikationsdatum:
11.05.2023
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