Diagnostic performance of machine learning models using cell population data for the detection of sepsis: a comparative study.

Aguirre, Urko; Urrechaga, Eloísa

Aguirre, Urko; Urrechaga, Eloísa.

Afiliación

Aguirre U; Research Unit, Osakidetza Basque Health Service, Barrualde-Galdakao Integrated Health Organisation, Galdakao-Usansolo Hospital, Galdakao, Spain.
Urrechaga E; Kronikgune Institute for Health Services Research, Barakaldo, Spain.

Clin Chem Lab Med ; 61(2): 356-365, 2023 01 27.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36351434

Asunto(s)

Inteligencia Artificial; Sepsis; Humanos; Teorema de Bayes; Aprendizaje Automático; Modelos Logísticos; Sepsis/diagnóstico

Palabras clave

Mindray BC 6800 Plus; artificial intelligence; cell population data; leukocytes; machine learning; sepsis

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Sepsis Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Screening_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Clin Chem Lab Med Asunto de la revista: QUIMICA CLINICA / TECNICAS E PROCEDIMENTOS DE LABORATORIO Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: España

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