Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
about
Automated identification of implausible values in growth data from pediatric electronic health records.Patterns of Gestational Weight Gain in Early Pregnancy and Risk of Gestational Diabetes Mellitus.New approach for the identification of implausible values and outliers in longitudinal childhood anthropometric data.Maternal caffeine intake during pregnancy and childhood growth and overweight: results from a large Norwegian prospective observational cohort study.
P2860
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
description
2015 nî lūn-bûn
@nan
2015 թուականի Հոկտեմբերին հրատարակուած գիտական յօդուած
@hyw
2015 թվականի հոտեմբերին հրատարակված գիտական հոդված
@hy
2015年の論文
@ja
2015年論文
@yue
2015年論文
@zh-hant
2015年論文
@zh-hk
2015年論文
@zh-mo
2015年論文
@zh-tw
2015年论文
@wuu
name
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@ast
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@en
type
label
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@ast
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@en
prefLabel
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@ast
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@en
P2860
P1476
Identifying outliers and implausible values in growth trajectory data.
@en
P2093
Seungmi Yang
P2860
P304
77-80.e1-2
P356
10.1016/J.ANNEPIDEM.2015.10.002
P407
P577
2015-10-19T00:00:00Z