An ensemble machine learning approach to predict postoperative mortality in older patients undergoing emergency surgery.

Lee, Sang-Wook; Lee, Eun-Ho; Choi, In-Cheol

Lee, Sang-Wook; Lee, Eun-Ho; Choi, In-Cheol.

Afiliação

Lee SW; Department of Anesthesiology and Pain Medicine, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, 88 Olympic-ro 43-gil, Seoul, 05505, Songpa-gu, Republic of Korea.
Lee EH; University of Ulsan College of Medicine, 88 Olympic-ro 43-gil, Seoul, 05505, Songpa-gu, Republic of Korea.
Choi IC; Department of Anesthesiology and Pain Medicine, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, 88 Olympic-ro 43-gil, Seoul, 05505, Songpa-gu, Republic of Korea. icchoi@amc.seoul.kr.

BMC Geriatr ; 23(1): 262, 2023 05 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37131138

Assuntos

Fragilidade; Mortalidade; Período Pós-Operatório; Idoso; Humanos; Povo Asiático; Estudos de Coortes; Fragilidade/diagnóstico; Programas Nacionais de Saúde; Estudos Retrospectivos; Fatores de Risco

Palavras-chave

Emergency surgery; Hospital frailty risk score; Machine learning; Operation frailty risk score; Postoperative mortality; Preoperative frailty

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Período Pós-Operatório / Mortalidade / Fragilidade Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Aged / Humans Idioma: En Revista: BMC Geriatr Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google