A novel machine learning algorithm, Bayesian networks model, to predict the high-risk patients with cardiac surgery-associated acute kidney injury.

Li, Yang; Xu, Jiarui; Wang, Yimei; Zhang, Yunlu; Jiang, Wuhua; Shen, Bo; Ding, Xiaoqiang

Li, Yang; Xu, Jiarui; Wang, Yimei; Zhang, Yunlu; Jiang, Wuhua; Shen, Bo; Ding, Xiaoqiang.

Afiliação

Li Y; Department of Nephrology, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China.
Xu J; Shanghai Medical Center of Kidney, Shanghai, China.
Wang Y; Shanghai Key Laboratory of Kidney and Blood Purification, Shanghai, China.
Zhang Y; Shanghai Institute of Kidney and Dialysis, Shanghai, China.
Jiang W; Hemodialysis Quality Control Center of Shanghai, Shanghai, China.
Shen B; Department of Nephrology, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China.
Ding X; Shanghai Medical Center of Kidney, Shanghai, China.

Clin Cardiol ; 43(7): 752-761, 2020 Jul.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32400109

Assuntos

Injúria Renal Aguda/etiologia; Procedimentos Cirúrgicos Cardíacos/efeitos adversos; Indicadores Básicos de Saúde; Medição de Risco/métodos; Idoso; Algoritmos; Teorema de Bayes; China; Ponte de Artéria Coronária/efeitos adversos; Feminino; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Complicações Pós-Operatórias/etiologia

Palavras-chave

Bayesian networks; acute kidney injury; cardiac surgery; disease prediction; machine learning

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Temas: ECOS / Aspectos_gerais Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Indicadores Básicos de Saúde / Medição de Risco / Injúria Renal Aguda / Procedimentos Cirúrgicos Cardíacos Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Aspecto: Determinantes_sociais_saude / Patient_preference Limite: Aged / Female / Humans / Male / Middle aged País/Região como assunto: Asia Idioma: En Revista: Clin Cardiol Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google