Titre : Infections à cytomégalovirus

Infections à cytomégalovirus : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Machine Learning
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Sources (10000 au total)

Development and validation of an interpretable machine learning model for predicting post-stroke epilepsy.

Epilepsy is a serious complication after an ischemic stroke. Although two studies have developed prediction model for post-stroke epilepsy (PSE), their accuracy remains insufficient, and their applica... Patients with ischemic stroke from two stroke centers were included in this retrospective cohort study. At the baseline level, 33 input variables were considered candidate features. The 2-year PSE pre... A total of 1977 patients were included to build the predictive model for PSE. The Boruta method identified NIHSS score, hospital length of stay, D-dimer level, and cortical involvement as the optimal ... Our study confirmed the feasibility of applying the ML method to use easy-to-obtain variables for accurate prediction of PSE and provided improved strategies and effective resource allocation for high...

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It is crucial to identify a diabetes diagnosis early. Create a predictive model utilizing machine learning (ML) to identify new cases of diabetes in primary health care (PHC).... A case-control study utilizing data on PHC visits for sex-, age, and PHC-matched controls. Stochastic gradient boosting was used to construct a model for predicting cases of diabetes based on diagnost... The most important predictive factors were hypertension with NRI 21.4-29.7 %, and obesity 4.8-15.2 %. The NRI for other top ten diagnoses and administrative codes generally ranged 1.0-4.2 %.... Our data confirm the known risk patterns for predicting a new diagnosis of diabetes, and the need to test blood glucose frequently. To assess the full potential of ML for risk prediction purposes in c...

Predicting Alzheimer's disease CSF core biomarkers: a multimodal Machine Learning approach.

Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder. Current core cerebrospinal fluid (CSF) AD biomarkers, widely employed for diagnosis, require a lumbar puncture to be performed, ma... Mild-moderate AD patients were prospectively recruited for PSG, followed by testing of CSF and blood samples for biomarkers. PSG signals underwent preprocessing to extract non-linear, time domain and ... On 49 subjects, Gradient Boosting Regressors achieved the best results in estimating biomarkers levels, using different loss functions for each biomarker: least absolute deviation (LAD) for the A... Multimodal ML can help predict the outcome of CSF biomarkers in early AD by utilizing non-invasive and economically feasible variables. The integration of computational models into medical practice of...

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Anaphylaxis is a severe life-threatening allergic reaction, and its accurate identification in healthcare databases can harness the potential of "Big Data" for healthcare or public health purposes.... This study used claims data obtained between October 1, 2015 and February 28, 2019 from the CMS database to examine the utility of machine learning in identifying incident anaphylaxis cases. We create... Resulting machine learning model accuracies ranged from 47.7% to 94.4% when tested on ground truth data. Finally, we found new features to help experts enhance existing case-finding algorithms.... Developing precise algorithms to detect medical outcomes in claims can be a laborious and expensive process, particularly for conditions presented and coded diversely. We found it beneficial to filter... Our work suggests machine learning models can perform at similar levels as a previously published expert case-finding algorithm, while also having the potential to improve performance or streamline al...