Relevance of Medical Big Data Analysis Depends on Clinical Accuracy: The Q Fever Paradigm

Matthieu Million; Didier Raoult

doi:10.1093/cid/ciy533

Article Dans Une Revue Clinical Infectious Diseases Année : 2019

Relevance of Medical Big Data Analysis Depends on Clinical Accuracy: The Q Fever Paradigm

(1) , (1)

1

Matthieu Million

Fonction : Auteur
PersonId : 940604
IdHAL : matthieu-million
ORCID : 0000-0002-5556-6947
IdRef : 142279013

Microbes évolution phylogénie et infections

Didier Raoult

Fonction : Auteur
PersonId : 8465
IdHAL : didier-raoult
ORCID : 0000-0002-0633-5974
IdRef : 035496169

Microbes évolution phylogénie et infections

Domaines

Bactériologie Virologie Parasitologie Cardiologie et système cardiovasculaire Maladies émergentes Maladies infectieuses

Isabelle COMBE : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://amu.hal.science/hal-02442902

Soumis le : jeudi 16 janvier 2020-18:13:27

Dernière modification le : mercredi 15 novembre 2023-10:52:17

Dates et versions

hal-02442902 , version 1 (16-01-2020)

Identifiants

HAL Id : hal-02442902 , version 1
DOI : 10.1093/cid/ciy533

Citer

Matthieu Million, Didier Raoult. Relevance of Medical Big Data Analysis Depends on Clinical Accuracy: The Q Fever Paradigm. Clinical Infectious Diseases, 2019, 68 (1), pp.169-170. ⟨10.1093/cid/ciy533⟩. ⟨hal-02442902⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

CNRS UNIV-AMU

31 Consultations

0 Téléchargements

Relevance of Medical Big Data Analysis Depends on Clinical Accuracy: The Q Fever Paradigm

Domaines

Dates et versions

Identifiants

Citer

Exporter

Collections

Altmetric

Partager