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 Annals of Surgery
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アルゴリズムPOTTERを開発し、2014年のACS-NSQIPデータベースを用いて予測能を検証した。 その結果、POTTERの死亡予測能を示すc統計量は0.9162で、米国麻酔科学会（ASA）分類の0.8743、緊急手術スコア（ESS）の0.8910、ACS-NSQIPリスク計算式の0.8975に比べて高く、罹患予測能を示すc統計量（0.8414）も同様に最も高かった。...