Using multiple indicators to predict the risk of surgical site infection after ORIF of tibia fractures: a machine learning based study.

Ying, Hui; Guo, Bo-Wen; Wu, Hai-Jian; Zhu, Rong-Ping; Liu, Wen-Cai; Zhong, Hong-Fa

Ying, Hui; Guo, Bo-Wen; Wu, Hai-Jian; Zhu, Rong-Ping; Liu, Wen-Cai; Zhong, Hong-Fa.

Afiliação

Ying H; Department of Emergency Trauma Surgery, Ganzhou People's Hospital, Ganzhou, China.
Guo BW; Department of Emergency Trauma Surgery, Ganzhou People's Hospital, Ganzhou, China.
Wu HJ; Department of Emergency Trauma Surgery, Ganzhou People's Hospital, Ganzhou, China.
Zhu RP; Department of Emergency Trauma Surgery, Ganzhou People's Hospital, Ganzhou, China.
Liu WC; Department of Orthopaedics, Shanghai Jiao Tong University Affiliated Sixth People's Hospital, Shanghai, China.
Zhong HF; Department of Emergency Trauma Surgery, Ganzhou People's Hospital, Ganzhou, China.

Front Cell Infect Microbiol ; 13: 1206393, 2023.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37448774

Assuntos

Infecção da Ferida Cirúrgica; Fraturas da Tíbia; Humanos; Infecção da Ferida Cirúrgica/epidemiologia; Infecção da Ferida Cirúrgica/etiologia; Estudos Retrospectivos; Tíbia/cirurgia; Fixação Interna de Fraturas/efeitos adversos; Fraturas da Tíbia/complicações; Fraturas da Tíbia/cirurgia; Aprendizado de Máquina; Fatores de Risco

Palavras-chave

machine learning; predictive model; risk factors; surgical site infection; tibia fractures

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Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Infecção da Ferida Cirúrgica / Fraturas da Tíbia Tipo de estudo: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Front Cell Infect Microbiol Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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