【摘 要】
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目的:筛选住院病历系统中可能与静脉血栓栓塞症相关的特征,与Caprini评分相结合,采用机器学习方法进行建模,在量表评估的基础上进一步提升VTE预测性能。方法:回顾了2019年9月
【机 构】
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四川大学华西医院骨科,四川大学华西医院华西护理学院
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目的:筛选住院病历系统中可能与静脉血栓栓塞症相关的特征,与Caprini评分相结合,采用机器学习方法进行建模,在量表评估的基础上进一步提升VTE预测性能。方法:回顾了2019年9月至2020年3月在四川大学华西医院创伤医学中心住院的903例创伤患者,基于Lasso回归方法进行特征筛选后,结合随机森林算法构建VTE预测模型,并与单独使用Caprini评分的预测效果进行比较。结果:Caprini评分在预测静脉血栓栓塞事件上表现出了较好的区分度(TPR=0.667,FPR=0.227,AUC=0.773),最终
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