Combined Use of Three Machine Learning Modeling Methods to Develop a Ten-Gene Signature for the Diagnosis of Ventilator-Associated Pneumonia.

Cai, Yunfang; Zhang, Wen; Zhang, Runze; Cui, Xiaoying; Fang, Jun

Cai, Yunfang; Zhang, Wen; Zhang, Runze; Cui, Xiaoying; Fang, Jun.

Afiliação

Cai Y; Department of Anesthesia, Zhejiang Cancer Hospital, Hangzhou, Zhejiang, China (mainland).
Zhang W; Department of Anesthesia, Zhejiang Cancer Hospital, Hangzhou, Zhejiang, China (mainland).
Zhang R; Department of Anesthesia, Zhejiang Cancer Hospital, Hangzhou, Zhejiang, China (mainland).
Cui X; Department of Anesthesia, Zhejiang Cancer Hospital, Hangzhou, Zhejiang, China (mainland).
Fang J; Department of Anesthesia, Zhejiang Cancer Hospital, Hangzhou, Zhejiang, China (mainland).

Med Sci Monit ; 26: e919035, 2020 Feb 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32031163

Assuntos

Perfilação da Expressão Gênica; Aprendizado de Máquina; Pneumonia Associada à Ventilação Mecânica/diagnóstico; Pneumonia Associada à Ventilação Mecânica/genética; Algoritmos; Área Sob a Curva; Bases de Dados Genéticas; Regulação da Expressão Gênica; Ontologia Genética; Genoma Humano; Humanos; Anotação de Sequência Molecular; Mapas de Interação de Proteínas/genética

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Perfilação da Expressão Gênica / Pneumonia Associada à Ventilação Mecânica / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Med Sci Monit Assunto da revista: MEDICINA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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