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Factors contributing to healthcare professional burnout during the COVID-19 pandemic: A rapid turnaround global survey
PloS one, 2020, Vol.15 (9), p.e0238217
2020
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Comparison of a Deep Learning Risk Score and Standard Mammographic Density Score for Breast Cancer Risk Prediction
Radiology, 2020-02, Vol.294 (2), p.265-272
2020
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Introducing Conformal Prediction in Predictive Modeling. A Transparent and Flexible Alternative to Applicability Domain Determination
Journal of chemical information and modeling, 2014-06, Vol.54 (6), p.1596-1603
2014
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Comparison Between the Four-kallikrein Panel and Prostate Health Index for Predicting Prostate Cancer
European urology, 2015-07, Vol.68 (1), p.139-146
2015
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Prostate cancer screening in men aged 50–69 years (STHLM3): a prospective population-based diagnostic study
The lancet oncology, 2015-12, Vol.16 (16), p.1667-1676
2015
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Breast Cancer Screening in the Precision Medicine Era: Risk-Based Screening in a Population-Based Trial
JNCI : Journal of the National Cancer Institute, 2017, Vol.109 (5), p.djw290
2017
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External Evaluation of 3 Commercial Artificial Intelligence Algorithms for Independent Assessment of Screening Mammograms
JAMA oncology, 2020-10, Vol.6 (10), p.1581
2020
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Population-based screening for cancer: hope and hype
Nature reviews. Clinical oncology, 2016-09, Vol.13 (9), p.550-565
2016
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Effect of artificial intelligence-based triaging of breast cancer screening mammograms on cancer detection and radiologist workload: a retrospective simulation study
The Lancet. Digital health, 2020-09, Vol.2 (9), p.e468-e474
2020
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Effects of pre-notification, invitation length, questionnaire length and reminder on participation rate: a quasi-randomised controlled trial
BMC medical research methodology, 2018-01, Vol.18 (1), p.3-3, Article 3
2018
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Cost-Effectiveness of the Stockholm3 Test and Magnetic Resonance Imaging in Prostate Cancer Screening: A Microsimulation Study
European urology, 2022-07, Vol.82 (1), p.12-19
2022
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Estimating diagnostic uncertainty in artificial intelligence assisted pathology using conformal prediction
Nature communications, 2022-12, Vol.13 (1), p.7761-7761
2022
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The economic burden of prostate cancer - a Swedish prevalence-based register study
BMC health services research, 2020-05, Vol.20 (1), p.448-448, Article 448
2020
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The application of conformal prediction to the drug discovery process
Annals of mathematics and artificial intelligence, 2015-06, Vol.74 (1-2), p.117-132
2015
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A natural history model for planning prostate cancer testing: Calibration and validation using Swedish registry data
PloS one, 2019-02, Vol.14 (2), p.e0211918-e0211918
2019
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Are Prostate Specific-Antigen (PSA) and age associated with the risk of ISUP Grade 1 prostate cancer? Results from 72 996 individual biopsy cores in 6 083 men from the Stockholm3 study
PloS one, 2019-06, Vol.14 (6), p.e0218280-e0218280
2019
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Polygenic Risk Score Improves Prostate Cancer Risk Prediction: Results from the Stockholm-1 Cohort Study
European urology, 2011-07, Vol.60 (1), p.21-28
2011
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Predictors of participation in risk-based prostate cancer screening
PloS one, 2018-07, Vol.13 (7), p.e0200409-e0200409
2018
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Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study
The Lancet. Digital health, 2023-10, Vol.5 (10), p.e703-e711
2023
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Predictors of adverse pathology on radical prostatectomy specimen in men initially enrolled in active surveillance for low-risk prostate cancer
World journal of urology, 2021-06, Vol.39 (6), p.1797-1804
2021
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The utility of artificial intelligence in the assessment of prostate pathology
Histopathology, 2020-05, Vol.76 (6), p.790-792
2020
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The WISDOM Study: breaking the deadlock in the breast cancer screening debate
NPJ breast cancer, 2017-09, Vol.3 (1), p.34-7, Article 34
2017
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The ProBio trial: molecular biomarkers for advancing personalized treatment decision in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer
Trials, 2020-06, Vol.21 (1), p.579-10, Article 579
2020
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Affinity proteomic profiling of plasma for proteins associated to area-based mammographic breast density
Breast cancer research : BCR, 2018-02, Vol.20 (1), p.14-13, Article 14
2018
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Proteochemometric modeling of HIV protease susceptibility
BMC bioinformatics, 2008-04, Vol.9 (1), p.181-181, Article 181
2008
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