Machine-learning-based COVID-19 mortality prediction model and identification of patients at low and high risk of dying.

Banoei, Mohammad M; Dinparastisaleh, Roshan; Zadeh, Ali Vaeli; Mirsaeidi, Mehdi

Banoei, Mohammad M; Dinparastisaleh, Roshan; Zadeh, Ali Vaeli; Mirsaeidi, Mehdi.

Afiliação

Banoei MM; Department of Critical Care Medicine, University of Calgary, Alberta, Canada.
Dinparastisaleh R; Department of Biological Science, University of Calgary, Alberta, Canada.
Zadeh AV; Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, 21218, USA.
Mirsaeidi M; Division of Pulmonary and Critical Care, Miami VA Medical Center, Miami, FL, USA.

Crit Care ; 25(1): 328, 2021 09 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34496940

Assuntos

COVID-19/mortalidade; Mortalidade Hospitalar/tendências; Aprendizado de Máquina/normas; Índice de Gravidade de Doença; COVID-19/epidemiologia; Estudos de Coortes; Feminino; Humanos; Masculino; Prognóstico; Respiração Artificial/estatística & dados numéricos; Medição de Risco/métodos; Fatores de Risco

Palavras-chave

COVID-19; Machine learning; Mortality; Prediction model; SARS-CoV-2

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Índice de Gravidade de Doença / Mortalidade Hospitalar / Aprendizado de Máquina / COVID-19 Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Crit Care Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Canadá

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