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基于个体化机器学习的原发性免疫性血小板减少症危重出血预测模型:一项全国前瞻性队列研究
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作者 Zhuo-Yu An Ye-Jun Wu +65 位作者 Yu Hou Heng Mei Wei-Xia Nong Wen-Qian Li Hu Zhou Ru Feng Jian-Ping Shen Jun Peng Hai Zhou Yi Liu Yong-Ping Song Lin-Hua Yang mei-yun fang Jian-Yong Li Yun-Feng Cheng Peng Liu Ya-Jing Xu Zhao Wang Yi Luo Zhen Cai Hui Liu Jing-Wen Wang Juan Li Xi Zhang Zi-Min Sun Xiao-Yu Zhu Xin Wang Rong Fu Liang Huang Shao-Yuan Wang Tong-Hua Yang Li-Ping Su Liang-Ming Ma Xie-Qun Chen Dai-Hong Liu Hong-Xia Yao Jia Feng Hong-Yu Zhang Ming Jiang Ze-Ping Zhou Wen-Sheng Wang Xu-Liang Shen Yangjin Baima Yue-Ying Li Qian-Fei Wang Qiu-Sha Huang Hai-Xia Fu Xiao-Lu Zhu Yun He Qian Jiang Hao Jiang Jin Lu Xiang-Yu Zhao Ying-Jun Chang Tao Wu Yao-Zhu Pan Lin Qiu Da Gao A-Rong Jin Wei Li Su-Jun Gao Lei Zhang Ming Hou Xiao-Jun Huang Xiao-Hui Zhang on behalf of the National Cooperative ITP Working Group 《Science Bulletin》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第18期2106-2114,M0004,共10页
原发性免疫性血小板减少症(ITP)中少见但至关重要的危重出血事件,给患者的预后、生活质量和治疗决策带来严重影响。尽管有一些研究探讨了ITP中与危重出血相关的风险因素,但目前尚缺乏大样本数据、大规模多中心研究结果以及针对ITP患者... 原发性免疫性血小板减少症(ITP)中少见但至关重要的危重出血事件,给患者的预后、生活质量和治疗决策带来严重影响。尽管有一些研究探讨了ITP中与危重出血相关的风险因素,但目前尚缺乏大样本数据、大规模多中心研究结果以及针对ITP患者致命出血事件的预测模型。本研究首次采用国际血栓与止血学会新提出的ITP致命出血标准,利用大样本数据开发了首个基于机器学习的在线应用,用于预测ITP患者的致命出血.研究中,我们使用中国各地大型多中心数据进行开发,并对全国39家医疗中心进行为期一年的外部测试,得到了较好的训练、验证和测试数据集预测能力该基于新算法的便捷网络工具能够快速识别ITP患者的出血风险,辅助临床决策,有望未来降低不良事件的发生。 展开更多
关键词 Critical bleeding Severe bleeding Immune thrombocytopenia Machine learning Prediction model
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