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緊急手術後のリスク予測に新アルゴリズムが有望

2018年10月5日  ソース:Ann Surg  カテゴリ: 一般外科疾患救急

2007-13年の米国外科学会手術の質改善プログラム(ACS-NSQIP)データベースから抽出した緊急手術施行患者38万2960例のデータを基に、術後の死亡、罹病、18の合併症リスクを予測する機械学習...

文献:Bertsimas D et al. Surgical Risk Is Not Linear: Derivation and Validation of a Novel, User-friendly, and Machine-learning-based Predictive OpTimal Trees in Emergency Surgery Risk (POTTER) Calculator. Ann Surg. 2018 Oct;268(4):574-583. doi: 10.1097/SLA.0000000000002956.

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