Predicting hypoglycemia in critically Ill patients using machine learning and electronic health records.

Mantena, Sreekar; Arévalo, Aldo Robles; Maley, Jason H; da Silva Vieira, Susana M; Mateo-Collado, Roselyn; da Costa Sousa, João M; Celi, Leo Anthony

Mantena, Sreekar; Arévalo, Aldo Robles; Maley, Jason H; da Silva Vieira, Susana M; Mateo-Collado, Roselyn; da Costa Sousa, João M; Celi, Leo Anthony.

Afiliação

Mantena S; Harvard University, Cambridge, MA, USA.
Arévalo AR; IDMEC, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal.
Maley JH; Beth Israel Deaconess Medical Center, Boston, MA, USA.
da Silva Vieira SM; IDMEC, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal.
Mateo-Collado R; Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA.
da Costa Sousa JM; IDMEC, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal.
Celi LA; Beth Israel Deaconess Medical Center, Boston, MA, USA. lceli@mit.edu.

J Clin Monit Comput ; 36(5): 1297-1303, 2022 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34606005

Assuntos

Estado Terminal; Hipoglicemia; Glicemia; Registros Eletrônicos de Saúde; Humanos; Hipoglicemia/diagnóstico; Hipoglicemiantes; Unidades de Terapia Intensiva; Aprendizado de Máquina; Estudos Prospectivos; Estudos Retrospectivos

Palavras-chave

Blood glucose; Critical care; Hypoglycemia; Intensive care unit; Machine learning

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Estado Terminal / Hipoglicemia Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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