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Caratteristiche clinico-metaboliche della popolazione diabetica colpita da Covid-19 nella ULSS 6 Euganea (regione Veneto).
2020/2021 CAROLLO, MASSIMO
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE COME STRUMENTO PER PREDIRE IL RISCHIO CARDIO-CEREBROVASCOLARE NEL PAZIENTE AFFETTO DA DMT2: UN APPROCCIO INNOVATIVO BASATO SU ESAMI BIOUMORALI. ANALISI DI CONCORDANZA CON DIAGNOSTICA CLINICO-STRUMENTALE.
2024/2025 CELSAN, CHIARA CELESTE
| Tipologia | Anno | Titolo | Titolo inglese | Autore | File |
|---|---|---|---|---|---|
| Lauree magistrali a ciclo unico | 2020 | Caratteristiche clinico-metaboliche della popolazione diabetica colpita da Covid-19 nella ULSS 6 Euganea (regione Veneto). | Clinical and metabolic features of the diabetic population affected by Covid-19 in the ULSS 6 Euganea (Veneto region). | CAROLLO, MASSIMO | |
| Lauree magistrali a ciclo unico | 2024 | L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE COME STRUMENTO PER PREDIRE IL RISCHIO CARDIO-CEREBROVASCOLARE NEL PAZIENTE AFFETTO DA DMT2: UN APPROCCIO INNOVATIVO BASATO SU ESAMI BIOUMORALI. ANALISI DI CONCORDANZA CON DIAGNOSTICA CLINICO-STRUMENTALE. | ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A TOOL TO PREDICT CARDIO-CEREBROVASCULAR RISK IN PATIENTS WITH TYPE 2 DIABETES MELLITUS: AN INNOVATIVE APPROACH BASED ON BIOMARKER ANALYSIS. CONCORDANCE ANALYSIS WITH CLINICAL AND INSTRUMENTAL DIAGNOSTICS. | CELSAN, CHIARA CELESTE |
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