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American Journal of Obstetrics and Gynecology

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Using machine learning to identify stillbirth risk utilizing data from the stillbirth collaborative research network - 07/01/23

Doi : 10.1016/j.ajog.2022.11.986 
Tess E.K. Cersonsky 1, Nina K. Ayala 2, Halit Pinar 3, Donald J. Dudley 4, George R. Saade 5, Robert M. Silver 6, Adam K. Lewkowitz 3
1 Alpert Medical School of Brown University, Providence, RI 
2 Women & Infants Hospital of Rhode Island, Warren Alpert Medical School of Brown University, Providence, RI 
3 Alpert Medical School of Brown University and Women & Infants Hospital of Rhode Island, Providence, RI 
4 University of Virginia, Charlottesville, VA 
5 University of Texas Medical Branch, Galveston, TX 
6 University of Utah Health, Salt Lake City, UT, on behalf of the Stillbirth Collaborative Research Network (SCRN) 

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Vol 228 - N° 1S

P. S581 - janvier 2023 Retour au numéro
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  • Influence of intraamniotic infection and/or inflammation on fetal corpus callosum
  • Teresa Cobo, Clara Murillo, David Boada, Marta Larroya, Elena Monterde, Claudia Rueda, Silvia Ferrero, Laia Grau, Elisenda Eixarch, Montse Palacio
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  • Validation of external cephalic version prediction model in population with low neuraxial anesthesia use
  • Thomas P. Kishkovich, Mackenzie N. Naert, Fowsia Warsame, Mireya P. Taboada, Kaitlyn E. James, William Barth, Mark A. Clapp

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