A Machine Learning-Based Prediction of Diabetes Insipidus in Patients Undergoing Endoscopic Transsphenoidal Surgery for Pituitary Adenoma.

Hou, Siyuan; Li, Xiaomin; Meng, Fanyue; Liu, Shaokun; Wang, Zhenlin

Hou, Siyuan; Li, Xiaomin; Meng, Fanyue; Liu, Shaokun; Wang, Zhenlin.

Afiliação

Hou S; Department of Otolaryngology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Li X; Department of Otolaryngology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Meng F; Department of Otolaryngology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Liu S; Department of Otolaryngology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Wang Z; Department of Otolaryngology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China. Electronic address: wzl1812@163.com.

World Neurosurg ; 175: e55-e63, 2023 Jul.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36907270

Assuntos

Adenoma; Diabetes Insípido; Diabetes Mellitus; Neoplasias Hipofisárias; Humanos; Neoplasias Hipofisárias/cirurgia; Neoplasias Hipofisárias/complicações; Estudos Retrospectivos; Qualidade de Vida; Adenoma/cirurgia; Adenoma/complicações; Diabetes Insípido/diagnóstico; Diabetes Insípido/etiologia; Aprendizado de Máquina; Complicações Pós-Operatórias/etiologia

Palavras-chave

Diabetes insipidus; Machine learning; Pituitary adenoma; Prediction model; Transsphenoidal surgery

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Hipofisárias / Adenoma / Diabetes Insípido / Diabetes Mellitus Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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