Testing a machine-learning algorithm to predict the persistence and severity of major depressive disorder from baseline self-reports
Heterogeneity of major depressive disorder (MDD) illness course complicates clinical decision-making. Although efforts to use symptom profiles or biomarkers to develop clinically useful prognostic subtypes have had limited success, a recent report showed that machine-learning (ML) models developed f...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Molecular psychiatry Jg. 21; H. 10; S. 1366 - 1371 |
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| Hauptverfasser: | , , , , , , , , , , , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Nature Publishing Group UK
01.10.2016
Nature Publishing Group |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1359-4184, 1476-5578, 1476-5578 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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