跳至主導覽
跳至搜尋
跳過主要內容
臺北醫學大學 首頁
說明與常見問題
English
中文
首頁
專家檔案
研究單位
專案
研究成果
資料集
活動
按專業知識、姓名或所屬機構搜尋
查看斯高帕斯 (Scopus) 概要
張 詩鑫
教授
,
家庭醫學科
主治醫師
,
臺北醫學大學附設醫院
https://orcid.org/0000-0001-7705-884X
電子郵件
sschang0529
tmu.edu
tw
h-index
2088
引文
26
h-指數
按照存儲在普爾(Pure)的出版物數量及斯高帕斯(Scopus)引文計算。
1999
2022
每年研究成果
概覽
指紋
網路
專案
(6)
研究成果
(89)
資料集
(11)
類似的個人檔案
(12)
如果您對這些純文本內容做了任何改變,很快就會看到。
研究成果
每年研究成果
1999
2008
2014
2015
2016
2017
2018
2020
2022
81
文章
4
回顧型文獻
3
評論/辯論
1
簡短的問卷調查
每年研究成果
每年研究成果
3結果
出版年份,標題
(降序)
出版年份,標題
(升序)
標題
類型
篩選
評論/辯論
搜尋結果
2021
Erratum: A COVID-19 pandemic artificial intelligence-based system with deep learning forecasting and automatic statistical data acquisition: Development and implementation study (Journal of Medical Internet Research (2021) 23:5 (e27806) DOI: 10.2196/27806)
Yu, C. S.
,
Chang, S. S.
,
Chang, T. H.
,
Wu, J. L.
,
Lin, Y. J.
,
Chien, H. F.
&
Chen, R. J.
,
7月 2021
,
於:
Journal of Medical Internet Research.
23
,
7
, e31085.
研究成果
:
雜誌貢獻
›
評論/辯論
›
同行評審
開啟存取
Deep Learning
100%
Artificial Intelligence
96%
Manuscripts
84%
Pandemics
77%
Biomedical Research
73%
1
引文 斯高帕斯(Scopus)
2020
Erratum: Development of an online health care assessment for preventive medicine: A machine learning approach (Journal of Medical Internet Research (2020) 22:6 (e18585) DOI: 10.2196/18585)
Yu, C. S.
,
Lin, Y. J.
,
Lin, C. H.
,
Lin, S. Y.
,
Wu, J. L.
&
Chang, S. S.
,
7月 2020
,
於:
Journal of Medical Internet Research.
22
,
7
, e21753.
研究成果
:
雜誌貢獻
›
評論/辯論
›
同行評審
開啟存取
Preventive Medicine
100%
Machine Learning
97%
Research Ethics Committees
91%
Biomedical Research
87%
Internet
83%
2017
Erratum to: Use of antipsychotics increases the risk of fracture: a systematic review and meta-analysis (Osteoporosis International, (2017), 28, 4, (1167-1178), 10.1007/s00198-016-3881-3)
Lee, S. H.
,
Hsu, W. T.
,
Lai, C. C.
,
Esmaily-Fard, A.
,
Tsai, Y. W.
,
Chiu, C. C.
,
Wang, J.
,
Chang, S. S.
&
Lee, C. C.
,
5月 1 2017
,
於:
Osteoporosis International.
28
,
5
,
p. 1763
1 p.
研究成果
:
雜誌貢獻
›
評論/辯論
›
同行評審
Names
100%
Antipsychotic Agents
96%
Osteoporosis
93%
Publications
87%
Meta-Analysis
78%