Supplementing Existing Societal Risk Models for Surgical Aortic Valve Replacement With Machine Learning for Improved Prediction.

Kilic, Arman; Habib, Robert H; Miller, James K; Shahian, David M; Dearani, Joseph A; Dubrawski, Artur W

Kilic, Arman; Habib, Robert H; Miller, James K; Shahian, David M; Dearani, Joseph A; Dubrawski, Artur W.

Afiliación

Kilic A; Division of Cardiac Surgery University of Pittsburgh Medical Center Pittsburgh PA.
Habib RH; Division of Cardiothoracic Surgery Medical University of South Carolina.
Miller JK; The Society of Thoracic Surgeons Research Center Chicago IL.
Shahian DM; The Robotics Institute Carnegie Mellon University Pittsburgh PA.
Dearani JA; Department of Surgery Massachusetts General HospitalHarvard Medical School Boston MA.
Dubrawski AW; Department of Cardiovascular Surgery Mayo Clinic Rochester MN.

J Am Heart Assoc ; 10(22): e019697, 2021 11 16.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34658259

Asunto(s)

Estenosis de la Válvula Aórtica; Implantación de Prótesis de Válvulas Cardíacas; Prótesis Valvulares Cardíacas; Infección de Heridas; Adulto; Válvula Aórtica/cirugía; Estenosis de la Válvula Aórtica/epidemiología; Estenosis de la Válvula Aórtica/cirugía; Implantación de Prótesis de Válvulas Cardíacas/efectos adversos; Humanos; Aprendizaje Automático; Medición de Riesgo; Factores de Riesgo; Resultado del Tratamiento

Palabras clave

aortic valve replacement; complications; machine learning; mortality; risk prediction

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Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Estenosis de la Válvula Aórtica / Infección de Heridas / Prótesis Valvulares Cardíacas / Implantación de Prótesis de Válvulas Cardíacas Tipo de estudio: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Humans Idioma: En Revista: J Am Heart Assoc Año: 2021 Tipo del documento: Article

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