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EP08.01-006 Using Real World data to build effective predictive machine learining models for NSCLC patients treated with immune-based therapy / Prelaj, A.; Galli, E. G.; Pesenti, M.; Viscardi, G.; Bottiglieri, A.; Marinacci, R.; Pedica, B.; Proto, C.; Ferrara, R.; De Toma, A.; Brambilla, M.; Occhipinti, M.; Manglaviti, S.; Galli, G.; Mazzeo, L.; Beninato, T.; Pircher, C. C.; Di Mauro, M. R.; Ganzinelli, M.; Di Nucci, A.; Dumitrascu, A. D.; Di Gregorio, S.; De Braud, F. M. G.; Garassino, M. C.; Restelli, M.; Lo Russo, G.; Trovo', F.; Pedrocchi, A. L. G.. - In: JOURNAL OF THORACIC ONCOLOGY. - ISSN 1556-0864. - 17:9(2022), pp. S337-S338. [10.1016/j.jtho.2022.07.578]
EP08.01-006 Using Real World data to build effective predictive machine learining models for NSCLC patients treated with immune-based therapy
prelaj, A.;Galli, E. G.;Pesenti, M.;Viscardi, G.;Bottiglieri, A.;Marinacci, R.;Pedica, B.;Proto, C.;Ferrara, R.;De Toma, A.;Brambilla, M.;Occhipinti, M.;Manglaviti, S.;Galli, G.;Mazzeo, L.;Beninato, T.;Pircher, C. C.;Di Mauro, M. R.;Ganzinelli, M.;Di Nucci, A.;Dumitrascu, A. D.;Di Gregorio, S.;De Braud, F. M. G.;Garassino, M. C.;Restelli, M.;Lo Russo, G.;Trovo', F.;Pedrocchi, A. L. G.
01 Pubblicazione su rivista::01h Abstract in rivista
EP08.01-006 Using Real World data to build effective predictive machine learining models for NSCLC patients treated with immune-based therapy / Prelaj, A.; Galli, E. G.; Pesenti, M.; Viscardi, G.; Bottiglieri, A.; Marinacci, R.; Pedica, B.; Proto, C.; Ferrara, R.; De Toma, A.; Brambilla, M.; Occhipinti, M.; Manglaviti, S.; Galli, G.; Mazzeo, L.; Beninato, T.; Pircher, C. C.; Di Mauro, M. R.; Ganzinelli, M.; Di Nucci, A.; Dumitrascu, A. D.; Di Gregorio, S.; De Braud, F. M. G.; Garassino, M. C.; Restelli, M.; Lo Russo, G.; Trovo', F.; Pedrocchi, A. L. G.. - In: JOURNAL OF THORACIC ONCOLOGY. - ISSN 1556-0864. - 17:9(2022), pp. S337-S338. [10.1016/j.jtho.2022.07.578]
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1662824
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
