Machine Learning-Based Analysis in the Management of Iatrogenic Bile Duct Injury During Cholecystectomy: a Nationwide Multicenter Study

  1. Lopez-Lopez, V.
  2. Maupoey, J.
  3. López-Andujar, R.
  4. Ramos, E.
  5. Mils, K.
  6. Martinez, P.A.
  7. Valdivieso, A.
  8. Garcés-Albir, M.
  9. Sabater, L.
  10. Valladares, L.D.
  11. Pérez, S.A.
  12. Flores, B.
  13. Brusadin, R.
  14. Conesa, A.L.
  15. Cayuela, V.
  16. Cortijo, S.M.
  17. Paterna, S.
  18. Serrablo, A.
  19. Sánchez-Cabús, S.
  20. Gil, A.G.
  21. Masía, J.A.G.
  22. Loinaz, C.
  23. Lucena, J.L.
  24. Pastor, P.
  25. Garcia-Zamora, C.
  26. Calero, A.
  27. Valiente, J.
  28. Minguillon, A.
  29. Rotellar, F.
  30. Ramia, J.M.
  31. Alcazar, C.
  32. Aguilo, J.
  33. Cutillas, J.
  34. Kuemmerli, C.
  35. Ruiperez-Valiente, J.A.
  36. Robles-Campos, R.
  37. Mostrar todos los/as autores/as +
Revista:
Journal of Gastrointestinal Surgery

ISSN: 1873-4626,  1091-255X

Año de publicación: 2022

Volumen: 26

Número: 8

Páginas: 1713-1723

Tipo: Artículo

DOI: 10.1007/S11605-022-05398-7 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Objetivos de desarrollo sostenible

Fuente de los datos: Scopus