Persistent challenges in pancreatic surgery: Postoperative pancreatic fistula prediction in the machine learning era-Response to: Machine learning versus logistic regression for the prediction of complications after pancreaticoduodenectomy.

Muaddi, Hala; Salehinejad, Hojjat; Thiels, Cornelius A

Muaddi, Hala; Salehinejad, Hojjat; Thiels, Cornelius A.

Afiliación

Muaddi H; Division of Hepatobiliary and Pancreas Surgery, Mayo Clinic, Rochester, MN. Electronic address: https://twitter.com/HalaMuaddi.
Salehinejad H; Kern Center for the Science of Health Care Delivery, Mayo Clinic, Rochester, MN; Department of Artificial Intelligence and Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN. Electronic address: https://twitter.com/SalehinejadH.
Thiels CA; Division of Hepatobiliary and Pancreas Surgery, Mayo Clinic, Rochester, MN. Electronic address: thiels.cornelius@mayo.edu.

Surgery ; 175(5): 1466-1467, 2024 May.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-38040594

Asunto(s)

Fístula Pancreática; Pancreaticoduodenectomía; Humanos; Pancreaticoduodenectomía/efectos adversos; Fístula Pancreática/diagnóstico; Fístula Pancreática/etiología; Modelos Logísticos; Páncreas/cirugía; Aprendizaje Automático; Complicaciones Posoperatorias/diagnóstico; Complicaciones Posoperatorias/etiología; Complicaciones Posoperatorias/cirugía; Factores de Riesgo; Estudios Retrospectivos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Fístula Pancreática / Pancreaticoduodenectomía Límite: Humans Idioma: En Revista: Surgery Año: 2024 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Estados Unidos

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