Longitudinal machine learning modeling of MS patient trajectories improves predictions of disability progression

1. De Brouwer, E.
2. Becker, T.
3. Moreau, Y.
4. Havrdova, E.K.
5. Trojano, M.
6. Eichau, S.
7. Ozakbas, S.
8. Onofrj, M.
9. Grammond, P.
10. Kuhle, J.
11. Kappos, L.
12. Sola, P.
13. Cartechini, E.
14. Lechner-Scott, J.
15. Alroughani, R.
16. Gerlach, O.
17. Kalincik, T.
18. Granella, F.
19. Grand'Maison, F.
20. Bergamaschi, R.
21. José Sá, M.
22. Van Wijmeersch, B.
23. Soysal, A.
24. Sanchez-Menoyo, J.L.
25. Solaro, C.
26. Boz, C.
27. Iuliano, G.
28. Buzzard, K.
29. Aguera-Morales, E.
30. Terzi, M.
31. Trivio, T.C.
32. Spitaleri, D.
33. Van Pesch, V.
34. Shaygannejad, V.
35. Moore, F.
36. Oreja-Guevara, C.
37. Maimone, D.
38. Gouider, R.
39. Csepany, T.
40. Ramo-Tello, C.
41. Peeters, L.
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