Titre : Codon

Codon : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Machine Learning
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Sources (10000 au total)

Pilot study using machine learning to improve estimation of physical abuse prevalence.

International Classification of Diseases, Tenth Revision, Clinical Modification (ICD-10-CM) codes have been shown to underestimate physical abuse prevalence. Machine learning models are capable of eff... To achieve proof of concept applying machine learning to identify codes associated with abuse.... Children <5 years, presenting to the emergency department with an injury or abuse-specific ICD-10-CM code and evaluated by the child protection team (CPT) from 2016 to 2020 at a large Midwestern child... The Pediatric Health Information System (PHIS) and the CPT administrative databases were used to identify the study sample and injury and abuse-specific ICD-10-CM codes. Subjects were divided into abu... We identified 2028 patients evaluated by the CPT with 512 diagnosed as abused. Using diagnosis codes and patient age, our model was able to accurately identify patients with confirmed PA (mean CV AUC ... We built a model that employs injury ICD-10-CM codes and age to improve accuracy of distinguishing abusive from non-abusive injuries. This pilot modelling endeavor is a steppingstone towards improving...

EEG-based Machine Learning Models for the Prediction of Phenoconversion Time and Subtype in iRBD.

Idiopathic/Isolated rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD) is a prodromal stage of α-synucleinopathies and eventually phenoconverts to overt neurodegenerative diseases including Parkinson's... At baseline, resting-state EEG and neurological assessments were performed on patients with iRBD. Calculated EEG features included spectral power, weighted phase lag index and Shannon entropy. Three m... A total of 236 iRBD patients were followed-up for up to eight years (mean 3.5 years), and 31 patients converted to α-synucleinopathies (16 PD, 9 DLB, 6 MSA). The best model for survival prediction was... Machine learning models using baseline EEG features can be used to predict phenoconversion time and its subtype in patients with iRBD. Further research including large sample data from many countries ...

Using unsupervised machine learning to classify behavioral risk markers of bacterial vaginosis.

This study used an unsupervised machine learning algorithm, sidClustering and random forests, to identify clusters of risk behaviors of Bacterial Vaginosis (BV), the most common cause of abnormal vagi... We identified four clusters, and variables were ranked by importance in distinguishing clusters: Cluster 1: nulliparous women who engaged in IVPs to clean themselves and please sexual partners, and us... Machine learning methods may be particularly useful in identifying specific clusters of high-risk behaviors, in developing interventions intended to reduce BV and IVP, and ultimately in reducing the r...