Aiding clinical assessment of neonatal sepsis using hematological analyzer data with machine learning techniques.

Huang, Brian; Wang, Robin; Masino, Aaron J; Obstfeld, Amrom E

Huang, Brian; Wang, Robin; Masino, Aaron J; Obstfeld, Amrom E.

Afiliação

Huang B; Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
Wang R; Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
Masino AJ; Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
Obstfeld AE; Department of Biomedical and Health Informatics, Children's Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, USA.

Int J Lab Hematol ; 43(6): 1341-1356, 2021 Dec.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33949115

Assuntos

Bacteriemia/sangue; Aprendizado de Máquina; Sepse Neonatal/sangue; Algoritmos; Bacteriemia/diagnóstico; Testes Hematológicos; Humanos; Recém-Nascido; Modelos Logísticos; Sepse Neonatal/diagnóstico; Medição de Risco

Palavras-chave

cell population data; hematological analyzer; machine learning; neonatal sepsis; neutrophil fluorescence

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Bacteriemia / Aprendizado de Máquina / Sepse Neonatal Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Screening_studies Limite: Humans / Newborn Idioma: En Revista: Int J Lab Hematol Assunto da revista: HEMATOLOGIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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