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A SIMPLE, INTERPRETABLE MACHINE LEARNING MODEL ACCURATELY PREDICTS INCIDENT DYSPLASIA OR MALIGNANCY IN BARRETT’S ESOPHAGUS - 03/05/25

Doi : 10.1016/j.gie.2025.03.788 
Ashwin Rao, Jasmine Hydel, Samuel Ma, Theresa H. Nguyen, Aaron P. Thrift, Hashem B. El-Serag

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ID: 4230087

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Vol 101 - N° 5S

P. S439-S440 - maggio 2025 Ritorno al numero
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  • GENDER IS A STRONG PREDICTOR FOR DENOVO BARRETTS ESOPHAGUS POST-SLEEVE GASTRECTOMY WITH GASTROESOPHAGEAL REFLUX DISEASE AND MAY WARRANT SCREENING IN MALES: A REAL-WORLD STUDY FROM TRINETX
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  • COMPARING WATS3D AND RANDOM FORCEPS BIOPSY IN BARRETT’S ESOPHAGUS: INTERIM ANALYSIS ON DIAGNOSTIC VALUE FROM THE PROSPECTIVE WATS-EURO2 STUDY
  • Pim Stougie, Sanne Van Munster, Amir M. Khoshiwal, Roos E. Pouw, Bas L. Weusten, L. Alvarez Herrero, Wouter Curvers, Yasmijn van Herwaaden, Erik J. Schoon, Wouter B. Nagengast, Jessie Westerhof, dominiek De Wulf, Philippe Leclercq, Raf Bisschops, Lucas C. Duits, Jacques Bergman

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