CareLit · DOI-Nachweis · Zeitschrift für Gastroenterologie
Machine learning-based assessment of tumour-infiltrating lymphocytes predicts outcomes in patients with hepatocellular carcinoma undergoing atezolizumab and bevacizumab treatment
DOI 10.1055/s-0044-1786883
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenB. Scheiner, A. D'Alessio, G. Kim, R. D. Goldin, C. A. Fulgenzi, L. Balcar, K. Pomej, J. Cheon, A. Krall, F. Hucke, L. Di Tommaso, M. Bernasconi, L. Rimassa, A. Samson, B. Stefanini, B. Mozayani, M. Trauner, R. Stauber, F. Vasuri, F. Piscaglia, M. Peck, M. Pinter, L. Rasmussen Busund, H. Chon, M. R…
ZeitschriftZeitschrift für Gastroenterologie
Ausgabe05/2024
Jahrgang / SeitenJg. 62 · S. e478-e479
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Machine learning-based assessment of tumour-infiltrating lymphocytes predicts outcomes in patients with hepatocellular carcinoma undergoing atezolizumab and bevacizumab treatment
Zitieren
Zitierempfehlung
B. Scheiner, A. D'Alessio, G. Kim, R. D. Goldin, C. A. Fulgenzi, L. Balcar, K. Pomej, J. Cheon, A. Krall, F. Hucke, L. Di Tommaso, M. Bernasconi, L. Rimassa, A. Samson, B. Stefanini, B. Mozayani, M. Trauner, R. Stauber, F. Vasuri, F. Piscaglia, M. Peck, M. Pi… (2024) Machine learning-based assessment of tumour-infiltrating lymphocytes predicts outcomes in patients with hepatocellular carcinoma undergoing atezolizumab and bevacizumab treatment. Zeitschrift für Gastroenterologie, 62 (05), e478-e479. https://doi.org/10.1055/s-0044-1786883
Mit CareLit weiterarbeiten