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Care in COVID: A qualitative analysis of the impact of COVID‐19 on the health and care of children and young people with severe physical neurodisability and their families
von
Cadwgan, Jill
,
Goodwin, Jane
,
Arichi, Tomoki
,
Patel, Anita
,
Turner, Susie
,
Barkey, Sinead
,
McDonald, Aoife
,
Lumsden, Daniel E.
,
Fairhurst, Charlie
Veröffentlicht in
Child : care, health & development
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2
Neurodisability care in the time of COVID‐19
von
Arichi, Tomoki
,
Cadwgan, Jill
,
McDonald, Aoife
,
Patel, Anita
,
Turner, Susie
,
Barkey, Sinead
,
Lumsden, Daniel E.
,
Fairhurst, Charlie
Veröffentlicht in
Child : care, health & development
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3
“Spastic Dystonia”, “Dystonia with Spasticity” or “Dystonia accompanying the Upper Motor Neuron Complex”? A reconciliation of nomenclature is needed
von
Lumsden, Daniel E.
,
Barkey, Sinead
,
McClelland, Verity
,
Lin, Jean-Pierre
Veröffentlicht in
Clinical neurophysiology
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4
Improvement in Caregiver Priorities and Child Health Index of Life with Disabilities (CPCHILD) scale after deep brain stimulation (DBS) in childhood
von
Serdaroglu, Esra
,
Melo, Mariane
,
Perides, Sarah
,
Baker, Lesley
,
Gimeno, Hortensia
,
Owen, Tamsin
,
Adegboye, Dolapo
,
Rudebeck, Sarah
,
Barkey, Sinead
,
Lumsden, Daniel E
,
Ashkan, Keyoumars
,
Selway, Richard
,
Kaminska, Margaret
,
Lin, Jean-Pierre
Veröffentlicht in
European journal of paediatric neurology
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5
Interpretable deep learning model to predict the molecular classification of endometrial cancer from haematoxylin and eosin-stained whole-slide images: a combined analysis of the P...
von
Fremond, Sarah
,
Andani, Sonali
,
Barkey Wolf, Jurriaan
,
Dijkstra, Jouke
,
Melsbach, Sinéad
,
Jobsen, Jan J
,
Brinkhuis, Mariel
,
Roothaan, Suzan
,
Jurgenliemk-Schulz, Ina
,
Lutgens, Ludy C H W
,
Nout, Remi A
,
van der Steen-Banasik, Elzbieta M
,
de Boer, Stephanie M
,
Powell, Melanie E
,
Singh, Naveena
,
Mileshkin, Linda R
,
Mackay, Helen J
,
Leary, Alexandra
,
Nijman, Hans W
,
Smit, Vincent T H B M
,
Creutzberg, Carien L
,
Horeweg, Nanda
,
Koelzer, Viktor H
,
Bosse, Tjalling
Veröffentlicht in
The Lancet. Digital health
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Interpretable deep learning model to predict the molecular classification of endometrial cancer from haematoxylin and eosin-stained whole-slide images: a combined analysis of the P...
von
Fremond, Sarah
,
Andani, Sonali
,
Barkey Wolf, Jurriaan
,
Dijkstra, Jouke
,
Melsbach, Sinéad
,
Jobsen, Jan J
,
Brinkhuis, Mariel
,
Roothaan, Suzan
,
Jurgenliemk-Schulz, Ina
,
Lutgens, Ludy C.H.W
,
Nout, Remi A
,
van der Steen-Banasik, Elzbieta M
,
de Boer, Stephanie M
,
Powell, Melanie E
,
Singh, Naveena
,
Mileshkin, Linda R
,
Mackay, Helen J
,
Leary, Alexandra
,
Nijman, Hans W
,
Smit, Vincent T.H.B.M
,
Creutzberg, Carien L
,
Horeweg, Nanda
,
Koelzer, Viktor H
,
Bosse, Tjalling
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Interpretable deep learning model to predict the molecular classification of endometrial cancer from haematoxylin and eosin-stained whole-slide images: a combined analysis of the P...
von
Fremond, Sarah
,
Andani, Sonali
,
Barkey Wolf, Jurriaan
,
Dijkstra, Jouke
,
Melsbach, Sinéad
,
Jobsen, Jan J
,
Brinkhuis, Mariel
,
Roothaan, Suzan
,
Jurgenliemk-Schulz, Ina
,
Lutgens, Ludy C H W
,
Nout, Remi A
,
van der Steen-Banasik, Elzbieta M
,
de Boer, Stephanie M
,
Powell, Melanie E
,
Singh, Naveena
,
Mileshkin, Linda R
,
Mackay, Helen J
,
Leary, Alexandra
,
Nijman, Hans W
,
Smit, Vincent T H B M
,
Creutzberg, Carien L
,
Horeweg, Nanda
,
Koelzer, Viktor H
,
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