【一百七十篇】急性肾损伤机器学习风险评分的内部和外部验证

文章预览

深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百七十篇  2024/4/19  DeepLearning 深度学习辣汤小组 急性肾损伤机器学习风险评分的内部和外部验证 Abstract 2020年，来自威斯康星大学麦迪逊分校医学院的Matthew M. Churpek等人开发并验证了用于检测住院患者急性肾损伤的机器学习风险评分，这可以帮助识别AKI风险高的患者。并在JAMA Netw Open期刊（IF：8.5 医学1区）上发表题为“Internal and External Validation of a Machine Learning Risk Score for Acute Kidney Injury”的文章。 DOI https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.12892 左右滑动查看文章 一、研究背景 急性肾损伤（AKI, Acute Kidney Injury）是住院患者中常见的临床综合征，与诸多不良后果相关联，包括发病率、死亡率以及医疗保健成本的增加。共识标准以血清肌酐（SCr, Serum Creatinine）浓度升高或尿输出减少作为定义AKI的标志物。生物标记物在检测 ………………………………