Titre : Filamines

Filamines : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Machine Learning
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Sources (10000 au total)

Survival prediction for heart failure complicated by sepsis: based on machine learning methods.

Heart failure is a cardiovascular disorder, while sepsis is a common non-cardiac cause of mortality. Patients with combined heart failure and sepsis have a significantly higher mortality rate and poor... We constructed a survival prediction model for patients with heart failure and sepsis using the eICU-CRD database and externally validated it using the MIMIC-IV database. Our primary outcome is the 28... We developed a survival prediction model for heart failure complicated by sepsis using data from 3891 patients in the eICU-CRD and validated it externally with 2928 patients from the MIMIC-IV database... Based on the LR algorithm, a model was constructed to effectively predict the 28-day all-cause mortality rate in patients with heart failure complicated by sepsis. Utilizing our model predictions, cli...

Machine learning derived model for the prediction of bleeding in dual antiplatelet therapy patients.

This study aimed to develop a predictive model for assessing bleeding risk in dual antiplatelet therapy (DAPT) patients.... A total of 18,408 DAPT patients were included. Data on patients' demographics, clinical features, underlying diseases, past history, and laboratory examinations were collected from Affiliated Dongyang... The XGBoost model demonstrated the highest AUC. The model features were comprised of seven clinical variables, including: HGB, PLT, previous bleeding, cerebral infarction, sex, Surgical history, and h... This study successfully developed a predictive model for estimating bleeding risk in DAPT patients. It has the potential to optimize treatment planning, improve patient outcomes, and enhance resource ...

Machine learning-based delirium prediction in surgical in-patients: a prospective validation study.

Delirium is a syndrome that leads to severe complications in hospitalized patients, but is considered preventable in many cases. One of the biggest challenges is to identify patients at risk in a hect... 738 in-patients of a vascular surgery, a trauma surgery and an orthopedic surgery department were screened for delirium using the DOS scale twice a day over their hospital stay. Concurrently, delirium... 103 patients (14.0%) were screened positive for delirium using the DOS scale. Out of them, 85 (82.5%) were correctly identified by the ML algorithm. Specificity was slightly lower, detecting 463 (72.9... In this prospective validation study, the implemented machine-learning algorithm was able to detect patients with delirium in surgical departments with high discriminative performance.... In future, this tool or similar decision support systems may help to replace time-intensive screening tools and enable efficient prevention of delirium....